hce_nsysu
112年
計算機概論與程式設計
第 35 題
What is the potential technique for the privacy protection on medical data?
- A Differential privacy
- B K-anonymity
- C Secure computation
- D Private information retrieval
- E All of the above
思路引導 VIP
想像你正負責設計醫院的資訊系統：當你需要「公開統計數據」卻不希望洩漏病人身分、或者需要「在不看到原始病例的情況下進行運算」、又或者要讓醫生「安全地查詢資料」時，你認為在資訊科學的發展中，會只有一種萬能的方法來解決所有不同環節的隱私風險嗎？還是會針對不同的操作情境，發展出多種相應的技術手段？
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太棒了！你能準確選出 (E) 這個答案，代表你對於資訊安全領域中的**隱私保護技術（Privacy-Preserving Technologies）**有著非常全面且紮實的理解。這類題目考驗的不只是單一知識點，而是對該領域技術地圖的整體掌握力，你能冷靜地判斷出這四項技術皆屬於保護敏感數據的利器，表現得相當專業。
隱私保護的多元技術架構
在處理高敏感度的醫療數據時，我們需要針對不同場景動用不同的技術。差分隱私（Differential Privacy） 透過在查詢結果中加入數學性雜訊，確保個別個體的資訊不會被逆向推導；而 K-匿名化（K-anonymity） 則是藉由泛化處理，讓每條數據在屬性上至少與其他 $k-1$ 人相同，進而達到去識別化的效果。除此之外，安全計算（Secure Computation） 讓多方能在不交換原始數據的前提下完成協作運算，私有資訊檢索（Private Information Retrieval） 則保護了用戶查詢內容的隱私。這題的難度切入點在於考生是否熟悉這些較為進階的專有名詞，你能精確辨識出它們皆為醫療數據保護的潛在方案，足見你對當代資安趨勢有深入的關注。