2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)共享與隱私保護技術研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請簡述數(shù)據(jù)共享對于促進數(shù)據(jù)計算及應用領域發(fā)展的重要意義，并分析當前數(shù)據(jù)共享面臨的主要挑戰(zhàn)。二、比較K-匿名、L-多樣性和T-相近性三種主要的數(shù)據(jù)匿名化技術，說明它們各自的定義、目的以及潛在的問題（如信息損失、重新識別風險等）。在保護隱私與保留數(shù)據(jù)可用性之間，這些技術如何進行權衡？三、安全多方計算（SMPC）旨在允許多個參與方在不泄露各自私有輸入的情況下共同計算一個函數(shù)。請解釋SMPC的基本原理，并簡述Yao'sGarbledCircuits協(xié)議的核心思想。SMPC主要面臨哪些技術挑戰(zhàn)？四、同態(tài)加密允許在密文上直接進行計算，得到的結果解密后與在明文上進行相同計算的結果一致。請闡述同態(tài)加密的基本概念，并說明部分同態(tài)加密（PHE）和全同態(tài)加密（FHE）的區(qū)別。FHE技術目前存在哪些主要的性能瓶頸？五、聯(lián)邦學習作為一種分布式機器學習范式，允許在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進行模型訓練。請描述聯(lián)邦學習的基本框架和主要流程。分析聯(lián)邦學習在保護用戶隱私方面的優(yōu)勢，并討論其面臨的隱私泄露風險（如模型推斷攻擊、成員推斷攻擊）以及通信開銷問題。六、區(qū)塊鏈技術以其去中心化、不可篡改等特性，被應用于數(shù)據(jù)共享與隱私保護領域。請舉例說明區(qū)塊鏈如何在以下方面發(fā)揮作用：（1）構建去中心化的身份認證與授權系統(tǒng)；（2）實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可信存證與可追溯性。七、《個人信息保護法》對個人信息的處理活動提出了嚴格要求。請列舉該法中規(guī)定的幾種核心個人信息處理原則，并說明在數(shù)據(jù)共享場景下，如何確保個人信息處理活動符合這些原則的要求。八、假設某醫(yī)療機構希望與一家科技公司共享患者的脫敏醫(yī)療記錄，用于開發(fā)疾病預測模型，但患者對其隱私保護高度關注。請分析此場景中可能存在的隱私風險，并提出至少三種結合不同隱私保護技術的綜合解決方案，并對每種方案的優(yōu)缺點進行簡要比較。九、隨著人工智能技術的普及，數(shù)據(jù)共享與隱私保護面臨著新的挑戰(zhàn)。請?zhí)接懺谟柧毚笮驼Z言模型（LLM）等AI系統(tǒng)時，如何平衡數(shù)據(jù)共享帶來的益處與潛在的隱私風險？可以借鑒哪些隱私增強技術或策略？試卷答案一、重要意義：數(shù)據(jù)共享能夠打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的整合與互補，為數(shù)據(jù)計算提供更豐富、更全面的輸入，從而提升數(shù)據(jù)分析的深度和廣度，促進算法創(chuàng)新，加速新知識、新價值的發(fā)現(xiàn)，推動人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術的應用落地，賦能各行各業(yè)的數(shù)字化轉型。數(shù)據(jù)計算及應用專業(yè)的發(fā)展高度依賴于高質量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)，共享是獲取這些數(shù)據(jù)的重要途徑。主要挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)安全風險（數(shù)據(jù)泄露、濫用）；隱私保護問題（個人隱私、商業(yè)秘密）；數(shù)據(jù)質量參差不齊；數(shù)據(jù)共享的標準與互操作性缺乏；數(shù)據(jù)共享成本高昂（技術、人力、管理）；數(shù)據(jù)所有權與使用權界定不清；法律法規(guī)約束與合規(guī)性要求。二、比較：*K-匿名：定義是在發(fā)布的數(shù)據(jù)集中，每個記錄都無法被唯一識別，至少存在K-1個其他記錄與其屬性值組合相同。目的主要是防止基于屬性值的重新識別攻擊。問題包括可能造成大量信息損失（過度匿名化），以及無法抵抗屬性組合攻擊和背景知識攻擊。*L-多樣性：定義是在K-匿名的基礎上，確保每個匿名組內部至少包含L個不同的敏感屬性值。目的是在保護隱私的同時，保留數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計特性，防止通過統(tǒng)計推斷攻擊識別匿名組。問題在于可能進一步增加信息損失，且實現(xiàn)復雜度更高。*T-相近性：定義是在K-匿名和L-多樣性的基礎上，要求每個匿名組中，敏感屬性值的分布與整體數(shù)據(jù)集的分布統(tǒng)計上足夠接近（如使用KL散度衡量）。目的是在L-多樣性的基礎上，進一步增強對統(tǒng)計攻擊的防御能力。問題包括信息損失可能最大，計算復雜度也相應較高。權衡：這三種技術都是在信息損失（數(shù)據(jù)可用性）和保護隱私（安全性）之間進行權衡。選擇哪種技術或參數(shù)（K,L,T）取決于具體應用場景對隱私保護強度和數(shù)據(jù)可用性的要求。通常，更高的隱私保護級別意味著更多的信息損失。需要根據(jù)數(shù)據(jù)特性、潛在攻擊威脅以及業(yè)務需求來綜合選擇。三、基本原理：SMPC允許多個參與方（通常稱為Alice,Bob等）各自持有私有輸入x和y，在不泄露x和y的前提下，共同計算一個預設的函數(shù)f(x,y)的結果。其核心思想通常基于密碼學原語（如秘密共享、garbledcircuits等），將計算過程轉化為一系列加密和驗證步驟，使得每個參與方只能看到部分計算信息，最終只能獲得最終函數(shù)值f(x,y)的解密結果。Yao'sGarbledCircuits協(xié)議核心思想：該協(xié)議將計算函數(shù)f(x,y)表示為一個電路，電路中的每個門（如與門、或門）都轉換成一個“混淆電路”（GarbledCircuit）。每個參與方負責生成并傳播該電路中其輸入變量對應的“混淆值”（GarbledInput），并按照協(xié)議規(guī)定進行后續(xù)的混淆門的計算。參與方通過驗證對方發(fā)送的混淆值是否符合協(xié)議規(guī)則來確保計算的正確性，同時由于混淆機制，對方無法得知其輸入的具體值。主要挑戰(zhàn)：計算開銷巨大（加密和驗證計算通常遠慢于明文計算）；通信開銷大（需要傳輸加密信息和協(xié)議狀態(tài)）；協(xié)議復雜，實現(xiàn)難度高；安全性證明復雜；難以支持復雜的函數(shù)計算和非交互式場景。四、基本概念：同態(tài)加密是一種特殊的加密方式，它允許在密文上直接執(zhí)行計算操作（如加法、乘法），得到的結果在解密后與在原始明文上進行相同計算的結果完全相同。即，如果加密函數(shù)為E，解密函數(shù)為D，計算函數(shù)為f，則有D(E(x)⊕E(y))=f(x,y)（對于加同態(tài)）或D(E(x)?E(y))=f(x,y)（對于乘同態(tài)）。區(qū)別：*部分同態(tài)加密（PHE）：僅支持對密文執(zhí)行有限種類的基本運算（主要是加法或乘法）。例如，Gentry的首次全同態(tài)加密方案只支持加法。PHE實現(xiàn)相對簡單，效率較高，是目前應用較多的一類同態(tài)加密。*全同態(tài)加密（FHE）：允許在密文上執(zhí)行任意計算（即任意多項式時間算法）。FHE提供了最強的功能性，可以支持復雜的數(shù)據(jù)分析任務。但FHE技術復雜，計算和通信開銷巨大，密文長度也非常長。性能瓶頸：FHE主要瓶頸包括：*巨大的計算開銷：在密文上進行的每次操作都非常耗時。*高昂的通信開銷：密文數(shù)據(jù)量巨大，傳輸效率低。*大的密文尺寸：加密后的數(shù)據(jù)量遠大于明文。*實現(xiàn)復雜：算法設計、實現(xiàn)和優(yōu)化難度大。*效率低下：目前FHE的效率仍有很大提升空間。五、基本框架和流程：聯(lián)邦學習通常包含一個中央?yún)f(xié)調器（可選）和多個設備或服務器（客戶端）。流程大致為：1.中央?yún)f(xié)調器初始化一個全局模型，并將其分發(fā)給選定的客戶端；2.各客戶端使用自己的本地數(shù)據(jù)訓練模型（通常使用梯度下降等優(yōu)化算法）；3.客戶端將訓練得到的模型更新（如梯度或模型參數(shù)）發(fā)送給協(xié)調器；4.協(xié)調器收集所有（或部分）客戶端的模型更新，進行聚合（如加權平均），生成新的全局模型；5.重復步驟2-4，直到模型收斂或達到預定輪次。在某些聯(lián)邦學習變體中，計算可以在客戶端之間直接進行（聯(lián)邦蒸餾等）。隱私優(yōu)勢：主要優(yōu)勢在于原始數(shù)據(jù)永不離開本地設備，直接在本地進行計算和更新，避免了數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中被泄露或被第三方利用的風險，有效保護了用戶的隱私。隱私泄露風險：*模型推斷攻擊：攻擊者通過觀察服務器聚合模型更新或最終模型的行為（如延遲、更新頻率、模型參數(shù)），推斷出客戶端數(shù)據(jù)的某些統(tǒng)計特性或敏感信息。*成員推斷攻擊：攻擊者通過觀察服務器聚合模型更新的模式或量級，推斷出哪些客戶端參與了本次訓練。*本地模型泄露：客戶端本地訓練的模型可能泄露其自身的私有數(shù)據(jù)信息。*通信信道泄露：模型更新在客戶端與服務器（或客戶端之間）傳輸時可能被竊聽或篡改。通信開銷問題：每個客戶端都需要將模型更新（可能包含大量參數(shù)或梯度信息）發(fā)送給服務器，或者需要與其他客戶端進行通信。當客戶端數(shù)量龐大、模型參數(shù)量巨大或更新頻繁時，通信開銷會變得非常顯著，影響聯(lián)邦學習的效率。六、作用：*（1）構建去中心化的身份認證與授權系統(tǒng)：可以利用區(qū)塊鏈的不可篡改和分布式特性，為每個數(shù)據(jù)主體創(chuàng)建一個去中心化的數(shù)字身份（DID），并使用智能合約來管理身份驗證和授權規(guī)則。數(shù)據(jù)主體可以自主控制誰可以訪問其數(shù)據(jù)，以及訪問權限的范圍和有效期，無需依賴中心化的身份提供商，增強了對個人數(shù)據(jù)的控制力。*（2）實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可信存證與可追溯性：數(shù)據(jù)在被共享或使用時，其操作記錄（如誰在何時、何地、以何種方式訪問或修改了數(shù)據(jù)）可以作為加密的交易記錄，永久、不可篡改地存儲在區(qū)塊鏈上。這為數(shù)據(jù)提供了可信的時間戳和來源證明，增加了數(shù)據(jù)使用的透明度，便于事后審計和追蹤數(shù)據(jù)流轉路徑，有助于滿足合規(guī)性要求。七、核心個人信息處理原則：*合法性、正當性、必要性原則：處理個人信息必須有法律、法規(guī)依據(jù)，且處理方式應公平、公開，并限于實現(xiàn)處理目的的最小必要范圍。*目的明確原則：處理個人信息應具有明確、合理的目的，并應與取得個人同意的目的一致。*知情同意原則：處理個人信息，應以個人同意的方式為之（除非法律有特別規(guī)定），并應向個人告知處理者的身份、處理目的、方式、信息種類、保存期限、個人權利行使方式等必要信息。*最小化處理原則：處理個人信息應限于實現(xiàn)處理目的的最小范圍，不得過度處理。*公開透明原則：處理規(guī)則應公開，并接受監(jiān)督。*確保安全原則：應采取必要的技術和管理措施，保障個人信息的安全。*準確性原則：應確保個人信息的準確性，并及時更新或刪除不準確的信息。*存儲限制原則：個人信息的存儲期限不應超過實現(xiàn)處理目的所需的最短時間。*完整性與保密性原則：應采取必要措施防止個人信息泄露、篡改或丟失。在數(shù)據(jù)共享場景下的要求：數(shù)據(jù)共享方（接收方）在處理共享的個人數(shù)據(jù)時，必須確保其處理活動符合上述原則。這通常意味著需要獲得數(shù)據(jù)主體的明確同意（特別是用于共享目的的同意）、確保共享目的的合法性、必要性，并告知數(shù)據(jù)主體相關的共享情況。共享方和接收方都需要采取強有力的安全措施保護共享數(shù)據(jù)的安全，并明確各自在數(shù)據(jù)處理中的責任。共享協(xié)議中應包含關于數(shù)據(jù)使用范圍、期限、安全保護、主體權利響應等方面的約定，以保障合規(guī)性。八、隱私風險：*重新識別風險：即使數(shù)據(jù)是脫敏的，如果脫敏程度不足，或者結合了其他公開可得的輔助信息（如患者姓名、生日、居住地、就診記錄等），仍有可能重新識別出特定患者。*屬性組合攻擊：攻擊者可能通過組合多個看似無害的脫敏屬性，或者利用統(tǒng)計規(guī)律，縮小患者范圍，增加重新識別的可能性。*統(tǒng)計推斷風險：大量脫敏后的數(shù)據(jù)聚合起來，可能泄露關于特定人群（如罕見病群體）的統(tǒng)計信息，導致其成員身份暴露或遭受歧視。*共享平臺風險：數(shù)據(jù)共享平臺本身可能成為攻擊目標，導致大規(guī)?；颊唠[私數(shù)據(jù)泄露。*接收方濫用風險：科技公司可能超出約定范圍使用共享數(shù)據(jù)，或將其用于其他商業(yè)目的。綜合解決方案及比較：*方案一：強化K-L-T匿名+差分隱私*措施：對共享的醫(yī)療記錄應用更強的K-匿名、L-多樣性和T-相近性技術，確保高級別的匿名化。同時，在聚合統(tǒng)計信息或進行模型訓練時，對輸出結果添加差分隱私噪聲。*優(yōu)點：能有效抵抗基本的重新識別和統(tǒng)計推斷攻擊。*缺點：可能導致大量信息損失，降低數(shù)據(jù)可用性；差分隱私本身也可能模糊統(tǒng)計結果；實現(xiàn)復雜。*方案二：同態(tài)加密+聯(lián)邦學習*措施：對患者數(shù)據(jù)進行同態(tài)加密，使科技公司可以在不解密的情況下對其加密數(shù)據(jù)進行計算（如構建預測模型）?；蛘?，醫(yī)療機構使用聯(lián)邦學習，僅向科技公司提供加密的模型更新，而非原始數(shù)據(jù)。*優(yōu)點：原始數(shù)據(jù)永不離開用戶（本地或醫(yī)療機構），提供了最高級別的隱私保護（只要加密和協(xié)議安全）。*缺點：技術實現(xiàn)難度極大，計算和通信開銷非常高，目前主要適用于特定類型的計算任務；安全性依賴于密碼學原語的安全性。*方案三：區(qū)塊鏈+權限控制+隱私計算*措施：使用區(qū)塊鏈記錄數(shù)據(jù)訪問日志和共享協(xié)議，確保不可篡改和透明。結合零知識證明等隱私計算技術，允許科技公司在不獲取具體患者數(shù)據(jù)的情況下，驗證數(shù)據(jù)是否符合某個條件（如“血糖水平高于某個閾值”），或者進行聚合計算。同時，通過智能合約或鏈上規(guī)則嚴格控制數(shù)據(jù)訪問權限。*優(yōu)點：提供了數(shù)據(jù)流轉的可信記錄和去中心化的權限管理；隱私計算技術可以在保護隱私的前提下進行數(shù)據(jù)分析和共享。*缺點：區(qū)塊鏈的性能（吞吐量、延遲）可能成為瓶頸；隱私計算技術（如ZKP）本身也面臨效率和復雜度的挑戰(zhàn)；需要整合多種技術，系統(tǒng)架構復雜。九、平衡挑戰(zhàn)：在訓練LLM等AI系統(tǒng)時，平衡數(shù)據(jù)共享的益處（利用更多數(shù)據(jù)提升模型性能和泛化能力）與隱私風險（大量用戶數(shù)據(jù)被集中處理，易引發(fā)大規(guī)模隱