2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)題庫——云計算環(huán)境下的數(shù)據(jù)共享與隱私保護機制研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填入括號內(nèi)）1.下列哪一項不屬于云計算的主要服務模型？A.IaaS(InfrastructureasaService)B.PaaS(PlatformasaService)C.SaaS(SoftwareasaService)D.SDC(StorageasaService)2.在云計算環(huán)境中，數(shù)據(jù)聯(lián)邦（FederatedLearning）主要解決的核心問題是？A.數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度效率B.數(shù)據(jù)傳輸過程中的帶寬占用C.在保護數(shù)據(jù)本地隱私的前提下進行模型訓練D.大規(guī)模數(shù)據(jù)分布式存儲的可靠性3.以下哪種加密技術主要用于保護存儲在云端的數(shù)據(jù)？A.對稱加密B.非對稱加密C.哈希函數(shù)D.傳輸層安全協(xié)議(TLS)4.K-匿名模型的核心目標是確保沒有任何一個輸出記錄可以被唯一識別，這通常通過什么方法實現(xiàn)？A.數(shù)據(jù)加密B.增加無關屬性（Distinguishers）C.降低數(shù)據(jù)精度D.訪問控制5.在設計云計算環(huán)境下的數(shù)據(jù)共享平臺時，選擇使用多方安全計算（SMC）的主要優(yōu)勢在于？A.提高計算效率B.實現(xiàn)數(shù)據(jù)在不離開本地的情況下進行計算C.簡化密鑰管理D.提供最強的數(shù)據(jù)加密保障6.以下哪項技術能夠在不泄露個體數(shù)據(jù)的前提下，提供聚合數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息？A.差分隱私(DifferentialPrivacy)B.數(shù)據(jù)脫敏(DataMasking)C.訪問控制列表(ACL)D.數(shù)據(jù)水印(DataWatermarking)7.混合云架構的主要優(yōu)勢在于？A.完全隔離公有云和私有云的安全風險B.允許組織根據(jù)需求靈活選擇公有云或私有云的服務C.總體擁有成本（TCO）通常最低D.完全不受公有云的安全監(jiān)管8.RBAC（基于角色的訪問控制）模型中，權限的分配是基于？A.用戶直接對資源的訪問關系B.用戶所扮演的角色C.用戶的地理位置D.資源的敏感級別9.下列哪項措施不屬于差分隱私典型的添加噪聲方法？A.數(shù)據(jù)查詢結果添加隨機噪聲B.數(shù)據(jù)庫記錄添加虛擬噪聲C.對敏感屬性進行K-匿名處理D.在發(fā)布統(tǒng)計報告中調(diào)整計數(shù)10.當云計算環(huán)境下的數(shù)據(jù)共享需要同時滿足“數(shù)據(jù)可用性”和“隱私保護”時，通常面臨的核心挑戰(zhàn)是？A.技術實現(xiàn)成本過高B.系統(tǒng)性能下降C.法律法規(guī)限制D.用戶信任建立困難二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填入橫線處）1.云計算環(huán)境通過提供按需自助服務、廣泛的網(wǎng)絡訪問、資源池化、快速彈性伸縮和__________等特性，改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)計算和應用的模式。2.數(shù)據(jù)共享平臺的設計需要考慮數(shù)據(jù)的安全傳輸，常用的傳輸加密協(xié)議包括__________和VPN技術。3.差分隱私通過在查詢結果或數(shù)據(jù)發(fā)布過程中添加適量的__________來提供隱私保護，其核心思想是保證任何單個個體的數(shù)據(jù)加入或離開數(shù)據(jù)庫，都不會對發(fā)布的結果產(chǎn)生可統(tǒng)計的顯著影響。4.數(shù)據(jù)匿名化技術中，除了K-匿名，L多樣性和T相近性是常用的增強匿名性的指標，它們分別旨在保證匿名集在屬性值個數(shù)、最小記錄數(shù)和關鍵屬性值分布上的__________。5.在云環(huán)境中，基于屬性的訪問控制（ABAC）模型能夠根據(jù)用戶屬性、資源屬性和環(huán)境條件動態(tài)決策訪問權限，提供了比RBAC更細粒度的__________。6.數(shù)據(jù)脫敏技術包括替換、遮蓋、__________、泛化等多種方法，旨在降低敏感數(shù)據(jù)的識別風險。7.為了在多方之間安全地計算一個函數(shù)，而無需暴露各自的私有輸入，多方安全計算（SMC）利用了密碼學中的__________原語。8.數(shù)據(jù)聯(lián)邦學習允許在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，通過模型更新交換，實現(xiàn)多個數(shù)據(jù)持有方聯(lián)合訓練一個統(tǒng)一模型，有效解決了__________問題。9.云計算環(huán)境下的隱私保護不僅需要技術手段，還需要符合相關的法律法規(guī)，例如歐盟的__________和中國的《個人信息保護法》。10.在進行隱私保護方案設計時，必須權衡隱私保護程度與數(shù)據(jù)可用性（或效用），這個權衡被稱為__________。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述IaaS、PaaS、SaaS三種云計算服務模型的主要區(qū)別。2.簡述對稱加密和非對稱加密的基本原理及其在云數(shù)據(jù)安全中的應用場景。3.什么是數(shù)據(jù)脫敏？請列舉三種常見的數(shù)據(jù)脫敏方法及其適用場景。4.簡述訪問控制的基本概念，并說明其在保護云數(shù)據(jù)共享安全中的作用。四、論述題（每題10分，共20分）1.結合具體實例，論述在云計算環(huán)境下實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享時可能面臨的主要隱私風險，并提出相應的技術或機制層面的應對策略。2.試述差分隱私技術的基本原理，并討論其在保護用戶隱私的同時，如何平衡數(shù)據(jù)發(fā)布的有效性和可用性。五、分析與設計題（15分）考慮一個醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺，多家醫(yī)院（數(shù)據(jù)提供方）希望共享患者的診斷記錄（包含診斷結果、治療方案等敏感信息）以進行聯(lián)合研究，但同時又必須嚴格保護患者隱私。請分析該場景下的主要挑戰(zhàn)，并提出一個包含具體隱私保護機制（至少選擇或設計三種不同的機制）的解決方案概要，說明所選機制如何協(xié)同工作以實現(xiàn)安全共享。---試卷答案一、選擇題1.D2.C3.A4.B5.B6.A7.B8.B9.C10.B二、填空題1.按需自助服務2.TLS/SSL3.噪聲4.均勻性（或分布一致性）5.訪問控制6.混淆（或泛化、替換）7.安全多方計算（或秘密共享）8.數(shù)據(jù)孤島（或隱私保護下的協(xié)同計算）9.GDPR10.隱私-效用權衡（或隱私與效用權衡）三、簡答題1.解析思路：區(qū)分三者需抓住提供服務的層次和用戶承擔的責任。*IaaS：提供最底層的計算資源（虛擬機、存儲、網(wǎng)絡），用戶負責操作系統(tǒng)、應用程序和數(shù)據(jù)。用戶控制最多。*PaaS：在IaaS之上，提供平臺層服務（如數(shù)據(jù)庫服務、開發(fā)平臺），用戶負責應用程序和數(shù)據(jù)。用戶控制應用和數(shù)據(jù)。*SaaS：提供最上層的軟件應用服務，用戶只需使用軟件，無需關心底層基礎設施和平臺。用戶控制最少，只需管理自身業(yè)務邏輯和少量配置。2.解析思路：對比兩者原理和應用場景。*對稱加密：使用相同的密鑰進行加密和解密。優(yōu)點是效率高，缺點是密鑰分發(fā)困難。適用于需要高效加密大量數(shù)據(jù)且密鑰管理可行的情況，如云存儲數(shù)據(jù)加密。*非對稱加密：使用一對密鑰（公鑰和私鑰），公鑰加密數(shù)據(jù)，私鑰解密數(shù)據(jù)（或反之）。優(yōu)點是解決了密鑰分發(fā)問題，缺點是效率相對較低。適用于密鑰分發(fā)、數(shù)字簽名、安全信道建立等場景，如HTTPS初始握手。3.解析思路：定義脫敏并列舉方法及其目的。*定義：數(shù)據(jù)脫敏是指在不影響數(shù)據(jù)分析和使用的前提下，對敏感數(shù)據(jù)進行處理，使其失去識別性或降低敏感程度的技術。*方法：*替換：用假數(shù)據(jù)（如隨機數(shù)、占位符）替換敏感數(shù)據(jù)。適用于對數(shù)據(jù)完整性要求不高的場景。*遮蓋：遮蔽部分字符，如隱藏身份證號后幾位。適用于需要部分保留數(shù)據(jù)形態(tài)的場景。*混淆/泛化：將精確值替換為更一般化的值，如將具體年齡替換為年齡段。適用于統(tǒng)計分析場景。4.解析思路：闡述訪問控制概念及其在云安全中的作用。*概念：訪問控制是一種限制用戶或系統(tǒng)對資源（如數(shù)據(jù)、服務）訪問權限的機制。它定義了“誰（Who）能在什么時間（When）以什么方式（How）訪問什么資源（What）”。*作用：在云數(shù)據(jù)共享中，訪問控制是確保只有授權用戶才能訪問其被允許的數(shù)據(jù)的核心安全機制。通過精細的權限管理，可以防止未授權訪問、數(shù)據(jù)泄露和越權操作，保護共享數(shù)據(jù)的安全。四、論述題1.解析思路：結合實例分析風險，并提出對應技術策略。*風險分析：*數(shù)據(jù)泄露：共享過程中，存儲在云端的敏感數(shù)據(jù)可能被未授權用戶獲?。▋?nèi)部威脅、外部攻擊）。*成員推理：即使數(shù)據(jù)被匿名化或聚合，通過結合共享數(shù)據(jù)和其他公開信息，可能推斷出參與共享的數(shù)據(jù)提供方或具體用戶（如醫(yī)院、患者）。*屬性推理：匿名化數(shù)據(jù)集中，即使個體被隱藏，也可能推斷出某些敏感屬性的分布情況或特定個體可能擁有的屬性組合。*重識別攻擊：通過新的攻擊手段或結合多源數(shù)據(jù)，將匿名化數(shù)據(jù)集中的記錄與外部真實世界數(shù)據(jù)關聯(lián)起來。*技術策略：*加密：對存儲和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行加密（如使用AES加密存儲，TLS加密傳輸）。*匿名化/去標識化：應用K-匿名、差分隱私等技術處理數(shù)據(jù)，降低個體識別風險。*訪問控制：實施嚴格的身份認證和授權機制（如ABAC），限制對共享數(shù)據(jù)的訪問。*安全多方計算/聯(lián)邦學習：在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進行計算或模型訓練。*數(shù)據(jù)脫敏：在共享前對數(shù)據(jù)進行脫敏處理。*審計與監(jiān)控：記錄數(shù)據(jù)訪問日志，監(jiān)控異常行為。*差分隱私：在發(fā)布統(tǒng)計結果時添加噪聲，保護個體隱私。2.解析思路：闡述差分隱私原理，并討論隱私與效用的平衡。*原理：差分隱私通過在查詢結果或數(shù)據(jù)輸出上添加受控的隨機噪聲，來提供嚴格化的、可量化的隱私保證。其核心思想是，無論數(shù)據(jù)庫中包含誰的記錄，其任何敏感查詢的輸出結果，加入或移除任何一個人的記錄，都不會引起統(tǒng)計上的顯著改變（即概率分布的變化在某個預設的ε（epsilon）界限內(nèi)）。*隱私與效用平衡：*噪聲與精度：添加的噪聲越大（ε值越?。?，隱私保護程度越高，但查詢結果的精度會越低，數(shù)據(jù)可用性（效用）越差。反之，噪聲越小，精度越高，但隱私泄露風險增大。*權衡：在實際應用中，需要在可接受的隱私保護水平（ε）和數(shù)據(jù)效用（如統(tǒng)計精度）之間做出權衡。這通常需要根據(jù)具體應用場景的隱私需求和業(yè)務目標來確定ε值。例如，對高度敏感的數(shù)據(jù)可能需要更嚴格的隱私保護（更小的ε），而對聚合統(tǒng)計數(shù)據(jù)可能容忍更大的噪聲。*技術優(yōu)化：研究者也在不斷探索更先進的差分隱私算法和機制，以在保證隱私的前提下，盡可能提高數(shù)據(jù)輸出的精度和可用性。例如，通過優(yōu)化噪聲添加策略、利用數(shù)據(jù)特性等方法。五、分析與設計題解析思路：分析場景挑戰(zhàn)，選擇合適的隱私機制并說明其作用和協(xié)同方式。*主要挑戰(zhàn)分析：*數(shù)據(jù)敏感性高：醫(yī)療記錄包含大量高度敏感的個人信息和健康信息。*隱私保護要求嚴格：涉及患者隱私和醫(yī)療數(shù)據(jù)安全，受嚴格法律法規(guī)約束（如HIPAA、GDPR、中國《個人信息保護法》）。*數(shù)據(jù)提供方（醫(yī)院）的顧慮：擔心數(shù)據(jù)泄露影響聲譽，擔心數(shù)據(jù)被濫用。*共享目的（聯(lián)合研究）與隱私保護的矛盾：需要共享原始或接近原始的數(shù)據(jù)進行有效研究，但必須保護患者隱私。*解決方案概要（包含機制）：1.數(shù)據(jù)加密（傳輸+存儲）：所有患者數(shù)據(jù)在傳輸?shù)皆贫撕痛鎯υ谠贫藭r都進行強加密（如AES-256），確保數(shù)據(jù)在靜態(tài)和動態(tài)過程中的機密性。只有授權的研究人員才能在需要時獲得解密密鑰（或使用同態(tài)加密等技術進行計算）。2.差分隱私：對于需要發(fā)布的聚合統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如某病患病率、治療效果統(tǒng)計）或用于模型訓練的分析結果，應用差分隱私技術添加噪聲。這可以防止從發(fā)布的統(tǒng)計信息中推斷出任何單個患者或醫(yī)院的信息，滿足嚴格的隱私保護要求。3.K-匿名+L多樣性+T相近性：在共享用于分析或研究的數(shù)據(jù)集之前，先對其進行匿名化處理。采用K-匿名確保數(shù)據(jù)集中沒有任何記錄能被唯一識別；通過L多樣性和T相近性進一步增強匿名性，防止通過屬性組合進行成員推理和屬性推理。需要平衡匿名等級與數(shù)據(jù)可用性的需求。4.（可選）安全多方計算（SMC）或聯(lián)邦學習：如果直接共享原始數(shù)據(jù)風險過高或不符合規(guī)定，可以采用SMC讓各醫(yī)院在本地對數(shù)據(jù)進行計算，僅交換計算結果（而非原始數(shù)據(jù)），從而在不暴露患者隱私的情況下實現(xiàn)聯(lián)合分析。或者采用聯(lián)邦學習框架，各醫(yī)院在本地訓練模型，僅上傳模型更新（梯度等），在服務器端聚合模型，最終得到全局模型，原始數(shù)據(jù)永不離開本地。5.細粒度訪問控制（ABAC）：建立嚴格的訪問控制策略，基于用戶角色、數(shù)據(jù)敏感級別、操作