聯邦學習工程師考試試卷與答案一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.聯邦學習中，橫向聯邦學習主要是（）相同。A.特征B.樣本C.標簽D.模型結構2.聯邦學習最早由誰提出（）A.李開復B.楊強C.周志華D.李航3.以下哪種不屬于聯邦學習通信機制（）A.明文傳輸B.同態(tài)加密C.差分隱私D.多方安全計算4.聯邦學習中，參與方之間傳遞的是（）A.原始數據B.模型參數C.加密數據D.標簽數據5.聯邦遷移學習適用于（）情況。A.數據同分布B.數據不同分布且特征不同C.數據不同分布但特征相同D.數據相同分布但特征不同6.聯邦學習在（）場景下效果較好。A.數據集中B.數據分散C.數據規(guī)模小D.數據無隱私需求7.以下哪項是聯邦學習解決的核心問題（）A.數據孤島B.模型訓練速度C.模型精度D.算法復雜度8.聯邦學習中的模型聚合通常采用（）A.求平均B.加權平均C.隨機選取D.中位數9.縱向聯邦學習主要是（）不同。A.特征B.樣本C.標簽D.模型參數10.聯邦學習訓練過程中，（）參與方需要進行數據加密。A.所有B.部分C.發(fā)起方D.接收方二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.聯邦學習的主要類型有（）A.橫向聯邦學習B.縱向聯邦學習C.聯邦遷移學習D.交叉聯邦學習2.以下哪些技術可用于聯邦學習的安全保障（）A.同態(tài)加密B.差分隱私C.區(qū)塊鏈D.聯邦哈希3.聯邦學習參與方可能包括（）A.數據擁有者B.模型開發(fā)者C.數據使用者D.監(jiān)管機構4.橫向聯邦學習的優(yōu)勢有（）A.提高數據利用率B.減少數據傳輸C.保護數據隱私D.加速模型收斂5.縱向聯邦學習適用場景有（）A.金融信貸評估B.醫(yī)療影像診斷C.電商用戶畫像D.交通流量預測6.聯邦學習在模型訓練過程中需要協調的方面有（）A.模型同步B.數據對齊C.訓練輪次D.損失函數7.以下哪些是聯邦學習面臨的挑戰(zhàn)（）A.通信開銷B.安全漏洞C.模型性能不一致D.缺乏標準規(guī)范8.聯邦學習與傳統機器學習相比，特點在于（）A.數據不共享B.分布式訓練C.注重隱私保護D.模型精度更高9.聯邦學習中模型聚合方式有（）A.簡單平均B.加權平均C.幾何平均D.調和平均10.以下哪些因素會影響聯邦學習的性能（）A.數據質量B.網絡狀況C.參與方數量D.模型架構三、判斷題（每題2分，共10題）1.聯邦學習不需要數據集中存儲。（）2.橫向聯邦學習中參與方的樣本特征是相同的。（）3.同態(tài)加密技術可以在不解密數據的情況下進行計算。（）4.聯邦學習只能用于監(jiān)督學習。（）5.縱向聯邦學習中各參與方數據特征維度相同。（）6.聯邦學習的通信開銷一般低于傳統集中式學習。（）7.差分隱私可以完全保護數據隱私不泄露。（）8.聯邦學習中模型聚合一定能提升模型性能。（）9.多方安全計算是聯邦學習中常用的安全技術。（）10.聯邦遷移學習可以處理數據和特征都不同的情況。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述橫向聯邦學習的基本流程。答：參與方在本地準備好數據，各自初始化模型；在每一輪訓練中，各參與方在本地訓練模型，計算梯度或模型參數更新值；將這些更新值加密傳輸給中心服務器；中心服務器進行模型聚合（如加權平均）；再將聚合后的模型參數分發(fā)給各參與方，參與方更新本地模型，重復訓練直到滿足停止條件。2.說明聯邦學習中同態(tài)加密的作用。答：同態(tài)加密允許在加密數據上進行特定計算，計算結果解密后與在明文數據上計算結果相同。在聯邦學習里，它能讓參與方在不泄露原始數據的前提下進行模型訓練相關計算，如梯度計算、參數更新等，保障數據隱私安全，同時實現分布式協作訓練。3.縱向聯邦學習面臨哪些挑戰(zhàn)？答：面臨數據對齊困難，各參與方數據特征不同，需精準對齊樣本；安全風險高，數據涉及多維度隱私，要更強安全機制；模型適配難，不同參與方數據分布差異大，需合適模型架構和訓練策略；此外，通信和協調成本也較高。4.聯邦學習為何能解決數據孤島問題？答：聯邦學習使各數據擁有方無需共享原始數據，在本地對數據進行處理和計算，通過加密機制和安全協議在不泄露數據隱私前提下，將模型參數或中間結果進行交換和聚合，實現跨機構、跨部門數據的協同利用，打破數據孤島。五、討論題（每題5分，共4題）1.探討聯邦學習在醫(yī)療領域的應用前景和可能面臨的問題。答：應用前景廣闊，可整合多醫(yī)院數據進行疾病診斷模型訓練，提高診斷準確性；推動罕見病研究，匯聚分散數據。但面臨數據安全隱私問題，醫(yī)療數據敏感；數據質量差異大，各醫(yī)院標準不同；醫(yī)院間協調困難，涉及利益、管理等問題；技術落地成本高，需要專業(yè)技術和設備支持。2.如何在聯邦學習中平衡隱私保護和模型性能？答：一方面采用先進隱私保護技術如強加密算法、差分隱私等，確保數據隱私。但過度保護可能影響性能，所以要合理設置隱私參數，如差分隱私的噪聲添加量。同時優(yōu)化模型結構和訓練方法，采用合適的模型架構和參數初始化，提高模型對隱私處理后數據的學習能力。在訓練中進行性能監(jiān)控和調整，找到隱私與性能的平衡點。3.分析聯邦學習未來發(fā)展趨勢。答：未來聯邦學習將向更高效、更安全方向發(fā)展。技術上，會融合更多安全技術和優(yōu)化算法，提升通信效率和模型性能。應用領域不斷拓展，如物聯網、智能交通等。會出現更多標準化框架和平臺，降低開發(fā)成本。與邊緣計算結合更緊密，實現本地數據處理和協同。此外，跨行業(yè)跨領域的合作應用將成為趨勢。4.闡述聯邦學習中多方安全計算的原理及優(yōu)勢。答：多方安全計算原理是多個參與方在不泄露各自隱私數據前提下共同計算一個函數。通過加密算法、混淆電路等技術，將計算任務進行分割和加密處理，各方在加密數據上進行計算并交互結果，最終得到正確計算結果且不泄露原始數據。優(yōu)勢在于能保障數據隱私安全，參與方無需信任彼此；可實現復雜計算，支持多種機器學習算法；適用于多參與方協作場景，推動數據聯合利用。答案一、單項選擇題1