2025年人工智能安全试题及答案.docVIP

人工智能安全试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种不属于人工智能面临的安全威胁？

A.数据泄露

B.算法偏见

C.模型训练速度慢

D.对抗攻击

答案：C

2.对抗样本是指

A.训练模型时正常的样本

B.被恶意修改以欺骗模型的样本

C.用于评估模型性能的样本

D.模型生成的样本

答案：B

3.人工智能系统中，数据隐私保护的主要目的是

A.确保数据的准确性

B.防止数据被非法获取和使用

C.提高数据处理速度

D.增加数据的多样性

答案：B

4.以下哪个技术可以用于增强人工智能模型的安全性？

A.数据加密

B.增加训练数据量

C.提高模型复杂度

D.降低学习率

答案：A

5.人工智能算法偏见可能导致

A.模型训练失败

B.对特定群体的不公平对待

C.数据丢失

D.模型无法部署

答案：B

6.模型窃取攻击的目标是

A.破坏模型结构

B.获得模型的参数或知识

C.篡改模型输入数据

D.降低模型性能

答案：B

7.安全多方计算在人工智能安全中的作用是

A.加快模型训练

B.实现数据在不泄露情况下的联合计算

C.检测对抗样本

D.优化模型结构

答案：B

8.人工智能系统的可信性不包括以下哪方面？

A.可靠性

B.可解释性

C.快速性

D.安全性

答案：C

9.对人工智能模型进行白盒攻击时，攻击者

A.知道模型的结构和参数

B.只知道模型的输入输出

C.不知道模型任何信息

D.只能修改模型输入

答案：A

10.以下哪种不是保障人工智能安全的法律法规手段？

A.制定数据保护法

B.建立行业标准

C.开展安全教育

D.设立监管机构

答案：C

二、多项选择题（每题2分，共20分）

1.人工智能安全涉及的层面包括

A.数据安全

B.算法安全

C.模型安全

D.应用安全

答案：ABCD

2.数据安全威胁包括

A.数据篡改

B.数据泄露

C.数据缺失

D.数据孤岛

答案：AB

3.对抗攻击的常见类型有

A.白盒攻击

B.黑盒攻击

C.灰盒攻击

D.红盒攻击

答案：ABC

4.为保护人工智能数据隐私，可以采用的技术有

A.差分隐私

B.同态加密

C.联邦学习

D.数据脱敏

答案：ABCD

5.人工智能算法偏见可能产生的原因有

A.训练数据存在偏差

B.算法设计缺陷

C.模型超参数设置不当

D.计算资源不足

答案：AB

6.保障人工智能模型安全的措施有

A.模型加密存储

B.模型水印

C.模型鲁棒性训练

D.模型压缩

答案：ABC

7.人工智能安全评估指标包括

A.模型的抗攻击能力

B.数据隐私保护程度

C.算法的公平性

D.模型的可解释性

答案：ABCD

8.安全多方计算可应用于

A.联合模型训练

B.数据共享计算

C.隐私保护查询

D.模型加速

答案：ABC

9.人工智能系统安全防护体系应包含

A.预防机制

B.检测机制

C.响应机制

D.恢复机制

答案：ABCD

10.人工智能安全的监管措施有

A.制定安全标准

B.进行安全审计

C.实施准入许可

D.建立应急响应中心

答案：ABCD

三、判断题（每题2分，共20分）

1.只要模型训练数据足够多，就不会存在算法偏见。（×）

2.黑盒攻击比白盒攻击难度更高。（√）

3.数据加密可以完全解决人工智能的数据隐私问题。（×）

4.模型水印能有效防止模型被窃取。（√）

5.人工智能系统的安全性与应用场景无关。（×）

6.联邦学习可以在不共享原始数据的情况下进行联合建模。（√）

7.算法偏见只会影响模型的预测准确性，不会产生社会问题。（×）

8.对人工智能系统进行安全评估只需要关注模型本身。（×）

9.同态加密允许在加密数据上进行计算且无需解密。（√）

10.建立人工智能安全应急响应中心对处理安全事件没有作用。（×）

四、简答题（每题5分，共20分）

1.简述对抗样本对人工智能系统的危害。

答案：对抗样本可使模型做出错误判断，降低模型准确性和可靠性。在安全敏感领域，如自动驾驶、医疗诊断中，可能导致严重后果，影响系统正常运行与应用安全。

2.说明数据加密在人工智能安全中的重要性。

答案：数据是人工智能基础，数据加密能防止数据在存储和传输中被窃取、篡改。保护数据隐私，确保数据来源与使用合法合规，保障人工智能系统安全稳定运行。

3.简述如何提高人工智能模型的鲁棒性。

答案：可采用对抗训练，让模型学习对抗样本增强抗干扰能力；进行数据增强，增加训练数据多样性；优化模型结构，使其能更好应对复杂情况，提升鲁棒性。

4.为什么人工智能算法的