2025年联邦学习隐私泄露风险评估习题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪种联邦学习隐私保护技术能够在不牺牲模型性能的情况下，显著降低数据泄露风险？

A.差分隐私

B.同态加密

C.零知识证明

D.混淆技术

答案：A

解析：差分隐私通过向输出数据添加噪声来保护个体隐私，可以在不牺牲模型性能的情况下显著降低数据泄露风险。参考《联邦学习隐私保护技术白皮书》2025版3.1节。

2.在联邦学习中，以下哪种技术可以有效地解决模型过拟合问题？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.持续预训练策略

D.知识蒸馏

答案：C

解析：持续预训练策略通过在多个任务上持