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2025年AI安全基础冲刺押题卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪项不是AI安全主要关注的风险类型？

A.数据投毒攻击

B.模型偏见

C.自然语言处理错误

D.对抗样本攻击

2.在AI安全领域，差分隐私的主要目的是什么？

A.提高模型的计算速度

B.增强模型的可解释性

C.在保护个体隐私的同时进行数据分析和模型训练

D.防止模型被窃取

3.以下哪种技术属于对抗性攻击的范畴？

A.数据匿名化

B.对输入数据进行微小扰动以欺骗模型

C.使用联邦学习进行训练

D.定期对模型进行安全审计

4.“成员推断攻击”指的是什么？

A.攻击者试图推断模型是否被训练过

B.攻击者试图推断特定输入数据是否出现在训练集中

C.攻击者试图修改模型参数

D.攻击者试图让模型输出错误结果

5.在AI系统部署过程中，以下哪项措施有助于提升安全性？

A.减少模型输入接口

B.忽略对模型输入的验证

C.使用安全的版本控制系统管理模型

D.不对模型进行任何安全测试

6.AI安全与AI伦理的关系是？

A.互不相关

B.AI安全是AI伦理的子集

C.AI伦理为AI安全提供指导原则和框架

D.AI伦理主要关注AI的经济效益

7.以下哪项不是AI安全防御策略中“事中检测”的典型方法？

A.监控模型输入输出的异常模式

B.使用鲁棒性训练提高模型抵抗攻击的能力

C.部署异常检测机制识别可疑请求

D.定期对模型进行安全加固

8.联邦学习的主要优势是什么？

A.模型训练速度更快

B.可以在不共享原始数据的情况下进行协同训练，保护数据隐私

C.模型泛化能力更强

D.更容易实现模型并行计算

9.确保AI模型公平性的重要意义在于？

A.提高模型的运行效率

B.减少模型的训练成本

C.避免模型因数据偏见而对特定群体产生歧视性影响

D.增加模型的参数数量

10.国际上，关于AI伦理和治理的重要倡议文件《AI伦理准则》是由哪个组织发布的？

A.联合国

B.世界贸易组织

C.国际电信联盟

D.欧盟委员会

二、填空题（每空1分，共10分）

1.AI安全旨在确保AI系统的______、______和______。

2.对抗攻击通过向模型输入精心设计的______来欺骗模型，使其输出错误结果。

3.在AI安全评估中，______是指评估系统在真实攻击场景下的表现。

4.数据偏见可能导致AI系统产生______，对特定群体产生不公平对待。

5.______是一种通过加密计算，允许在不暴露原始数据的情况下进行模型训练的技术。

6.AI安全不仅涉及技术问题，也与社会、法律和______问题密切相关。

7.模型后门攻击是指攻击者在训练过程中向模型植入隐蔽的______，在特定输入下触发恶意行为。

8.确保AI系统安全可靠需要采取______、______和______相结合的防御策略。

9.______是指攻击者能够根据模型的输出推断出训练数据中包含的敏感信息。

10.联邦学习有助于解决数据孤岛问题，并提升数据的______和______。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述数据投毒攻击的基本原理及其对AI模型安全的威胁。

2.列举三种常见的AI安全防御策略，并简要说明其作用。

3.解释什么是模型鲁棒性，并说明提高模型鲁棒性的重要性。

4.在AI系统设计阶段，应考虑哪些安全因素？

四、论述题（10分）

结合当前AI技术的发展趋势，论述AI安全面临的主要挑战以及应对这些挑战的思考。

试卷答案

一、选择题

1.C

2.C

3.B

4.B

5.C

6.C

7.B

8.B

9.C

10.D

二、填空题

1.安全性，可靠性，可信赖性

2.对抗样本/扰动

3.真实世界评估/红队测试

4.歧视

5.同态加密/联邦学习（根据上下文联邦学习更贴切，但同态加密也是相关技术）

6.伦理

7.后门/触发器

8.事前预防，事中检测，事后响应

9.成员推断/属性推断

10.隐私性，安全性

三、简答题

1.解析思路：首先说明数据投毒攻击的定义，即攻击者在训练数据中注入恶意数据。然后解释这些恶意数