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2025年AI安全基础培训试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题

1.以下哪项不是AI安全领域关注的核心风险？

A.模型被窃取其训练数据

B.AI系统做出带有偏见的决策

C.用户密码泄露

D.对抗样本攻击导致模型误判

2.“数据偏见”对AI安全的主要威胁体现在？

A.训练数据量不足

B.模型计算效率低下

C.可能导致模型在特定群体上表现不公，引发公平性风险

D.数据存储成本增加

3.在AI安全防护中，“模型水印”技术的主要目的是？

A.增加模型参数数量

B.提高模型的运算速度

C.使模型结构更复杂

D.防止模型被非法复制或窃取，用于追踪溯源

4.以下哪种技术属于对抗训练在模型鲁棒性方面的应用？

A.数据加密

B.对输入数据进行匿名化处理

C.使用生成对抗网络（GAN）生成对抗样本进行训练，增强模型抵抗干扰的能力

D.网络防火墙配置

5.欧盟《人工智能法案》（草案）中，将AI系统分为不同风险等级，其主要依据是？

A.研发团队的规模

B.AI系统的应用领域

C.系统可能带来的风险程度和对基本权利的影响

D.系统的复杂性和价格

6.在AI应用场景中，确保“透明度”意味着？

A.AI系统的决策过程必须对最终用户完全开放

B.AI系统的内部工作机制需要被详细解释和理解，特别是对于高风险应用

C.AI系统生成的结果必须与人类专家的判断一致

D.AI系统的开发过程需要完全公开

7.以下哪项措施主要针对AI供应链安全？

A.对训练数据进行加密存储

B.定期对模型进行安全审计，检查依赖的第三方库是否存在漏洞

C.限制对模型训练服务器的物理访问

D.部署入侵检测系统

8.“成员推断攻击”（MembershipInferenceAttack）针对的是？

A.AI系统的计算效率

B.AI系统抵抗对抗样本的能力

C.是否能推断出某个特定数据样本是否曾被用于训练模型

D.AI系统对数据隐私的保护能力

二、填空题

1.AI安全关注的核心问题包括数据安全、______安全、基础设施安全和供应链安全。

2.通过对输入数据进行微小扰动，却导致模型输出发生显著错误的攻击，称为______攻击。

3.确保AI系统行为符合预期，其决策过程可被理解和解释的特性，称为______。

4.在AI伦理原则中，“______”原则强调AI系统应公平对待所有个体，避免产生歧视。

5.用于评估AI系统对个人隐私保护能力的常用技术包括______和差分隐私。

三、简答题

1.简述“模型反演攻击”的含义及其可能带来的安全风险。

2.请列举至少三种AI系统可能面临的潜在安全风险，并简要说明其含义。

3.什么是AI的“可解释性”？为什么在AI安全领域重视可解释性？

4.在AI安全防护中，针对数据安全，可以采取哪些常见的防护措施？

四、论述题

结合AI安全的基本概念和风险类型，论述在开发或部署AI系统时，应从哪些方面考虑其安全性和伦理合规性。

试卷答案

一、选择题

1.C

*解析：用户密码泄露属于通用信息安全问题，不特指AI安全的核心风险。AI安全的核心风险更多围绕数据、模型、系统和伦理等方面。

2.C

*解析：数据偏见可能导致模型对某些群体产生系统性歧视或不公平对待，这是AI安全中一个重要的伦理和安全风险。其他选项描述的是一般性或非风险性问题。

3.D

*解析：模型水印技术通过在模型中嵌入隐蔽信息，用于追踪模型的来源或非法复制者，从而起到保护作用。其他选项描述的功能与模型水印无直接关系。

4.C

*解析：对抗训练通过在训练中加入精心构造的对抗样本，使模型学习如何抵抗这些干扰，从而提高其鲁棒性。其他选项描述的是不同的安全防护技术。

5.C

*解析：欧盟AI法案根据系统可能带来的风险和对基本权利的影响程度进行分级管理，这是其核心分类逻辑。其他选项并非主要分级依据。

6.B

*解析：透明度要求的是高风险AI系统的决策过程应足够清晰和可理解，以便用户、监管者等能够评估其行为。并非要求完全开放或与人类一致，也不是仅指开发过程。

7.B

*解析：供应链安全关注的是AI系统依赖的第三方库、预训练模型等是否存在漏洞或不安全因素。