2026年數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)小測(cè)含答案一、單選題（共10題，每題2分）說(shuō)明：下列每題只有一個(gè)正確答案。1.某金融科技公司需要處理客戶身份證號(hào)，要求脫敏后保留前3位和后4位，中間用星號(hào)填充。以下哪種脫敏方式最符合要求？A.K-MaskingB.RandomMaskingC.HashingD.Tokenization2.在醫(yī)療行業(yè)，患者病歷中的“疾病診斷”字段屬于高度敏感信息。若需脫敏后用于數(shù)據(jù)分析，以下哪種方法最安全？A.SimpleSubstitution（簡(jiǎn)單替換）B.Generalization（泛化）C.RandomMaskingD.HomomorphicEncryption3.某電商平臺(tái)要求脫敏用戶姓名，但需保留姓氏和名字的首字母（如“張三”脫敏為“張”）。以下哪種脫敏策略最合適？A.BlockMaskingB.CharacterMaskingC.RandomNoiseInsertionD.Tokenization4.在歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）框架下，以下哪種脫敏方法若被濫用可能引發(fā)法律風(fēng)險(xiǎn)？A.K-AnonymityB.L-DiversityC.T-ClosenessD.DifferentialPrivacy5.某政府部門需脫敏企業(yè)工商注冊(cè)號(hào)，但要求脫敏后的數(shù)據(jù)仍可用于統(tǒng)計(jì)分類。以下哪種方法最符合需求？A.HashingB.Generalization（如將“1234567890”泛化為“1234890”）C.RandomMaskingD.Tokenization6.在云計(jì)算環(huán)境下，某企業(yè)使用數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)敏感業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。若需脫敏后共享給第三方服務(wù)商，以下哪種技術(shù)最安全？A.On-premiseMaskingB.Cloud-basedMaskingC.DifferentialPrivacyD.HomomorphicEncryption7.某銀行需要脫敏交易流水中的卡號(hào)，但要求脫敏后仍能識(shí)別交易類型。以下哪種方法最合適？A.FullMaskingB.PartialMaskingC.TokenizationD.K-Masking8.在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，若需脫敏后訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以下哪種方法最常見(jiàn)？A.HashingB.DifferentialPrivacyC.SyntheticDataGenerationD.K-Anonymity9.某社交平臺(tái)要求脫敏用戶地理位置，但需保留城市級(jí)別信息（如“北京市”）。以下哪種方法最符合要求？A.RandomNoiseInsertionB.Generalization（如將“北京市海淀區(qū)”泛化為“北京市”）C.HashingD.Tokenization10.在數(shù)據(jù)跨境傳輸場(chǎng)景下，若需脫敏敏感數(shù)據(jù)，以下哪種方法能有效規(guī)避隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)？A.SimpleSubstitutionB.HomomorphicEncryptionC.DifferentialPrivacyD.Hashing二、多選題（共5題，每題3分）說(shuō)明：下列每題有多個(gè)正確答案。1.以下哪些脫敏技術(shù)適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理？A.Stream-basedMaskingB.DifferentialPrivacyC.K-MaskingD.Hashing2.在醫(yī)療行業(yè)，以下哪些脫敏方法可用于保護(hù)患者隱私？A.L-DiversityB.T-ClosenessC.HashingD.HomomorphicEncryption3.以下哪些脫敏策略適用于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)共享場(chǎng)景？A.TokenizationB.DataMaskingC.K-AnonymityD.DifferentialPrivacy4.在數(shù)據(jù)合規(guī)領(lǐng)域，以下哪些脫敏方法能幫助企業(yè)滿足GDPR要求？A.PseudonymizationB.K-AnonymityC.HomomorphicEncryptionD.DifferentialPrivacy5.以下哪些脫敏技術(shù)適用于大數(shù)據(jù)場(chǎng)景？A.BlockMaskingB.GeneralizationC.HashingD.SyntheticDataGeneration三、判斷題（共5題，每題2分）說(shuō)明：下列每題判斷正誤。1.脫敏后的數(shù)據(jù)可以完全替代原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。（√/×）2.在金融行業(yè)，所有敏感數(shù)據(jù)都必須進(jìn)行完全脫敏，不得保留任何原始信息。（√/×）3.DifferentialPrivacy通過(guò)添加噪聲保護(hù)隱私，但會(huì)降低數(shù)據(jù)可用性。（√/×）4.Hashing脫敏后的數(shù)據(jù)無(wú)法還原為原始數(shù)據(jù)，因此非常安全。（√/×）5.在云原生環(huán)境中，數(shù)據(jù)脫敏通常由客戶端完成，而非服務(wù)端。（√/×）四、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分）說(shuō)明：請(qǐng)簡(jiǎn)述下列問(wèn)題。1.簡(jiǎn)述K-Anonymity脫敏技術(shù)的原理及其在醫(yī)療數(shù)據(jù)保護(hù)中的應(yīng)用場(chǎng)景。2.在數(shù)據(jù)跨境傳輸中，脫敏技術(shù)如何幫助企業(yè)滿足《個(gè)人信息保護(hù)法》的要求？3.比較DifferentialPrivacy和HomomorphicEncryption在隱私保護(hù)方面的優(yōu)缺點(diǎn)。五、論述題（1題，10分）說(shuō)明：請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例，論述數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)在金融行業(yè)合規(guī)性管理中的重要性。答案與解析一、單選題答案1.A（K-Masking通過(guò)保留前綴和后綴，中間填充字符實(shí)現(xiàn)精確脫敏，符合題目要求。）2.B（泛化脫敏將具體診斷分類為更高級(jí)別（如“心血管疾病”），既能保護(hù)隱私又能用于統(tǒng)計(jì)。）3.B（CharacterMasking可按字符位置脫敏，如保留姓氏和首字母。）4.D（DifferentialPrivacy若未合理設(shè)計(jì)，可能導(dǎo)致隱私泄露。）5.B（泛化脫敏可保留部分信息用于分類，如工商注冊(cè)號(hào)的省份碼。）6.B（云脫敏可利用云服務(wù)商的加密和權(quán)限控制，安全性更高。）7.C（Tokenization用隨機(jī)標(biāo)識(shí)符替代卡號(hào)，保留交易邏輯。）8.C（合成數(shù)據(jù)生成可脫敏后用于模型訓(xùn)練，避免隱私泄露。）9.B（泛化脫敏保留城市級(jí)別，如“北京市”，保護(hù)具體位置。）10.C（DifferentialPrivacy通過(guò)數(shù)學(xué)方法確保數(shù)據(jù)傳輸不泄露隱私。）二、多選題答案1.A、B（實(shí)時(shí)流處理需動(dòng)態(tài)脫敏，DifferentialPrivacy可應(yīng)用于流數(shù)據(jù)。）2.A、B（L-Diversity和T-Closeness通過(guò)屬性多樣性保護(hù)隱私。）3.A、B（Tokenization和DataMasking適用于內(nèi)部共享。）4.A、B、D（Pseudonymization、K-Anonymity和DifferentialPrivacy均滿足GDPR要求。）5.A、B、C、D（大數(shù)據(jù)脫敏需支持分布式處理，多種技術(shù)適用。）三、判斷題答案1.×（脫敏數(shù)據(jù)精度有限，部分統(tǒng)計(jì)分析可能失效。）2.×（金融行業(yè)可保留部分脫敏數(shù)據(jù)用于風(fēng)控。）3.√（DifferentialPrivacy犧牲部分精度換取隱私。）4.√（Hashing單向加密無(wú)法還原，但碰撞風(fēng)險(xiǎn)需評(píng)估。）5.×（云脫敏通常由服務(wù)端完成，如AWSKMS加密。）四、簡(jiǎn)答題答案1.K-Anonymity原理：通過(guò)泛化或抑制屬性，確保每個(gè)匿名化記錄至少有K-1條其他記錄與之相似。應(yīng)用場(chǎng)景：醫(yī)療診斷數(shù)據(jù)脫敏，避免患者被唯一識(shí)別。2.脫敏與《個(gè)人信息保護(hù)法》：法律要求跨境傳輸需“去標(biāo)識(shí)化”，脫敏技術(shù)（如Hashing、Tokenization）可消除個(gè)人可識(shí)別性，合規(guī)傳輸。3.DifferentialPrivacyvsHomomorphicEncryption：-DP：通過(guò)添加噪聲保護(hù)隱私，適用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，但精度受限。-HE：允許加密數(shù)據(jù)直接計(jì)算，隱私性極高