2026年面試題集針對隱私計算研究員隱私計算研究員2026年面試題集一、單選題（共5題，每題2分）1.在多方安全計算（MPC）中，以下哪種協議屬于非交互式協議？A.GMW協議B.Yao協議C.OT協議D.SPHINCS+協議2.針對聯邦學習中的數據隱私保護，差分隱私的主要攻擊方式是？A.重放攻擊B.基于梯度泄露的攻擊C.中間人攻擊D.DNS攻擊3.在同態(tài)加密中，以下哪種加密方案支持乘法和加法運算？A.Paillier加密B.ElGamal加密C.RSA加密D.ECC加密4.針對隱私保護的機器學習，以下哪種方法屬于成員推理防御？A.LDP（拉普拉斯機制）B.DP-SGD（差分隱私梯度下降）C.SecureAggregationD.SWD（敏感度下降）5.在多方安全計算中，以下哪種協議的安全性基于零知識證明？A.GMW協議B.Yao協議C.FHE（全同態(tài)加密）D.OT（秘密共享）二、多選題（共5題，每題3分）1.聯邦學習中的數據隱私保護技術包括哪些？A.差分隱私B.安全多方計算C.同態(tài)加密D.安全聚合E.聯邦學習中的梯度壓縮2.針對隱私計算的攻擊方式有哪些？A.基于梯度的攻擊B.重放攻擊C.基于模型輸出攻擊D.中間人攻擊E.隱私模型逆向攻擊3.同態(tài)加密的主要應用場景包括哪些？A.數據安全存儲B.安全多方計算C.機密數據分析D.云計算安全E.零知識證明4.隱私計算的關鍵技術包括哪些？A.安全多方計算B.差分隱私C.同態(tài)加密D.聯邦學習E.混淆網絡5.針對隱私計算的法律法規(guī)包括哪些？A.《歐盟通用數據保護條例》（GDPR）B.《中國個人信息保護法》C.《加州消費者隱私法案》（CCPA）D.《網絡安全法》E.《數據安全法》三、簡答題（共5題，每題4分）1.簡述多方安全計算（MPC）的基本原理及其應用場景。2.解釋差分隱私的定義及其在聯邦學習中的應用。3.比較同態(tài)加密與安全多方計算的優(yōu)缺點。4.簡述聯邦學習的隱私保護機制及其局限性。5.針對隱私計算，如何平衡數據利用與隱私保護？四、論述題（共2題，每題10分）1.結合實際案例，分析隱私計算在金融行業(yè)的應用及其面臨的挑戰(zhàn)。2.探討隱私計算在未來數據共享與智能計算中的發(fā)展趨勢。答案與解析一、單選題答案與解析1.B.Yao協議解析：Yao協議是一種非交互式安全多方計算協議，而GMW協議需要交互式通信。2.B.基于梯度泄露的攻擊解析：聯邦學習中的梯度泄露會導致用戶數據泄露，差分隱私通過添加噪聲緩解該問題。3.A.Paillier加密解析：Paillier加密支持加法和乘法運算，而其他選項僅支持單向加密。4.A.LDP（拉普拉斯機制）解析：LDP通過概率化響應防止成員推理，而其他選項側重于梯度保護或聚合安全。5.B.Yao協議解析：Yao協議基于零知識證明實現隱私保護，而其他選項基于其他安全模型。二、多選題答案與解析1.A,B,C,D,E解析：聯邦學習隱私保護技術涵蓋差分隱私、安全多方計算、同態(tài)加密、安全聚合及梯度壓縮等。2.A,B,C,D,E解析：隱私計算攻擊方式包括梯度攻擊、重放攻擊、模型逆向攻擊等。3.A,B,C,D解析：同態(tài)加密應用場景包括數據安全存儲、安全多方計算、機密分析及云計算等，零知識證明屬于其他技術。4.A,B,C,D,E解析：隱私計算技術涵蓋MPC、差分隱私、同態(tài)加密、聯邦學習及混淆網絡等。5.A,B,C,D,E解析：全球隱私法律法規(guī)包括GDPR、CCPA、《網絡安全法》《數據安全法》等。三、簡答題答案與解析1.MPC基本原理及其應用場景解析：MPC通過加密計算實現多方數據交互而不泄露原始數據，原理包括秘密共享、安全函數計算等。應用場景如金融聯合風控、醫(yī)療數據共享等。2.差分隱私定義及其在聯邦學習中的應用解析：差分隱私通過添加噪聲保證查詢結果不泄露個體信息。聯邦學習中，通過梯度添加噪聲保護用戶數據隱私。3.同態(tài)加密與MPC的優(yōu)缺點比較解析：同態(tài)加密支持數據加密計算，但計算效率低；MPC交互復雜但計算高效，適用于實時場景。4.聯邦學習的隱私保護機制及其局限性解析：聯邦學習通過本地計算和聚合保護數據隱私，但存在梯度泄露、模型偏見等局限性。5.數據利用與隱私保護的平衡方法解析：可通過差分隱私、聯邦學習、安全多方計算等技術，結合法律法規(guī)和技術標準實現平衡。四、論述題答案與解析1.隱私計算在金融行業(yè)的應用及其挑戰(zhàn)解析：金融行業(yè)應用如聯合反欺詐、風險建模等，挑戰(zhàn)包括計算效率