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对差分隐私的结果进行后处理,结果仍保持差分隐私
选项:
A:正确
B:错误
结果
隐私
差分
发布时间:
2024-05-23 15:08:22
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1.
关于差分隐私模型,下列叙述错误的是( ): 选项: A: 差分隐私提供隐私数学定义和隐私度量方法 B: 差分隐私模型是一种常见的重标识模型 C: 差分隐私机制在数据集的处理结果上添加了一定量的“噪声” D: 差分隐私系统的关键考虑因素包括概率分布、累计隐私损失、隐私预算及敏感度
2.
差分隐私中隐私预算ε越大,隐私保护效果越好 选项: A:正确 B:错误
3.
差分隐私能用来抵御差分攻击( ) 选项:A、对 B、错
4.
使用深度学习的同时保护用户隐私信息的方法主要包括同态加密隐私保护技术、差分隐私保护技术。差分隐私 (differential privacy) ✁一种基于差分隐私机制的隐私保护技术,这个概念是Dwork[10] 在2006年提出来的,通过在原始数据中引入噪声,达到使至多相差()个数据的2个数据集查询结果概率不可分的目的。 选项:A、1个B、2个C、3个D、多个
5.
满足差分隐私的数据挖掘算法,不包括( )。 选项: A: 一种对目标函数加拉普拉斯噪声的分类方法 B: 一种满足差分隐私保护要求的决策树分析算法 C: 一种满足差分隐私的k均值聚簇中心发布方法 D: 一种满足差分隐私的top-k频繁模式挖掘算法
6.
简述差分隐私技术的基本思路。
7.
对于差分隐私参数的选取,原则是()
8.
下列常见的保隐私技术中,哪一个技术是在用户端加入噪声且具有较强的隐私保护能力( )。 选项: A:同态加密 B:安全多方计算 C:集中式差分隐私 D:本地差分隐私
9.
云数据安全隐私保护主要包括去标识、混合执行模型以及()等技术手段。选项: A:差分隐私; B:差分备份; C:K匿名; D:T-接近性
10.
哪些应用领域适于采用差分隐私技术进行隐私保护?( ) 选项: A、数据发布 B、数据挖掘 C、查询日志 D、个性化搜索
11.
哪些应用领域适于采用差分隐私技术进行隐私保护?(
) 选项: A、数据发布 B、数据挖掘 C、查询日志 D、个性化搜索
12.
差分隐私是一种典型的基于( )的隐私保护技术。选项: A:匿名; B:加密; C:失真; D:同态
13.
本地化差分隐私与中心化差分隐私最主要的区别在于( )。 选项:A、定义不同B、敏感度定义不同C、是否依赖可信第三方D、以上都是
14.
利用大数据特性进行隐私保护的方式不包含( )。 选项: A:数据加密传输技术 B:差分隐私保护 C:数据匿名化 D:属性多样性
15.
利用大数据特性进行隐私保护的方式不包含( )。选项: A:数据加密传输技术 B:差分隐私保护 C:数据匿名化 D:属性多样性
16.
ε-差分隐私方法属于( )。 选项:A、仿真类方法B、泛化类方法C、抑制方法D、现代隐私保护方法
17.
典型的信息保隐私技术中,基于加密技术的有( )。 选项: A:差分隐私 B:匿名化 C:安全多方计算 D:同态加密
18.
随机化技术不包括()? 选项:A、匿名B、加噪C、置换D、差分隐私
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