2025年大模型差分隐私联邦学习与数据安全共享习题答案及解析

一、单选题（共15题）

1.以下哪项技术是联邦学习实现差分隐私保护的关键？

A.同态加密

B.加密计算

C.差分隐私

D.零知识证明

2.在联邦学习中，如何通过联邦平均算法进行模型聚合？

A.对每个客户端的模型参数求和

B.对每个客户端的模型参数求平均值

C.对每个客户端的模型参数进行加权求和

D.对每个客户端的模型参数进行排序

3.差分隐私保护中，如何定义ε和δ参数？

A.ε代表敏感度，δ代表置信度

B.ε代表置信度，δ代表敏感度

C.ε代表模型复杂度，δ代表数据集大小

D.ε代表数据集大小，δ代