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2025年信息系统安全专家神经网络加密方案专题试卷及解析1

2025年信息系统安全专家神经网络加密方案专题试卷及解

析

2025年信息系统安全专家神经网络加密方案专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在神经网络加密方案中，以下哪种技术主要用于增强模型对对抗样本的鲁棒性？

A、梯度下降优化

B、对抗训练

C、数据增强

D、正则化

【答案】B

【解析】正确答案是B。对抗训练通过在训练过程中加入对抗样本，使神经网络能

够更好地识别和抵抗对抗攻击，从而增强鲁棒性。A选项梯度下降优化是常规训练方

法，不专门针对对抗样本；C选项数据增强主要用于提高模型泛化能力；D选项正则化

用于防止过拟合。知识点：对抗训练是神经网络安全领域的重要技术。易错点：容易混

淆对抗训练与数据增强的作用。

2、神经网络加密方案中，以下哪种加密方式最适合保护模型参数的隐私性？

A、对称加密

B、同态加密

C、哈希加密

D、数字签名

【答案】B

【解析】正确答案是B。同态加密允许在加密数据上直接进行计算，适合保护神经

网络模型参数的隐私性。A选项对称加密需要解密后才能计算，不适用；C选项哈希加

密不可逆，无法用于参数保护；D选项数字签名主要用于验证完整性。知识点：同态加

密在隐私保护中的应用。易错点：容易忽略同态加密的计算特性。

3、在神经网络加密方案中，以下哪种攻击方式主要通过修改输入数据来欺骗模型？

A、模型窃取攻击

B、成员推断攻击

C、对抗样本攻击

D、后门攻击

【答案】C

【解析】正确答案是C。对抗样本攻击通过在输入数据中添加微小扰动来欺骗神经

网络。A选项模型窃取攻击旨在复制模型；B选项成员推断攻击判断数据是否属于训练

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集；D选项后门攻击通过特定触发器控制模型输出。知识点：对抗样本攻击的原理。易

错点：容易混淆对抗攻击与其他攻击方式。

4、以下哪种技术主要用于检测神经网络模型中的后门？

A、梯度掩码

B、异常检测

C、差分隐私

D、模型剪枝

【答案】B

【解析】正确答案是B。异常检测通过分析模型输出或中间层特征来识别异常行为，

从而检测后门。A选项梯度掩码用于防御成员推断攻击；C选项差分隐私保护训练数据

隐私；D选项模型剪枝用于模型压缩。知识点：后门攻击的检测方法。易错点：容易忽

略异常检测的适用场景。

5、在神经网络加密方案中，以下哪种方法主要用于防止模型逆向工程？

A、模型水印

B、联邦学习

C、知识蒸馏

D、模型混淆

【答案】D

【解析】正确答案是D。模型混淆通过变换模型结构或参数，使其难以被逆向工程。

A选项模型水印用于版权保护；B选项联邦学习保护数据隐私；C选项知识蒸馏用于模

型压缩。知识点：模型混淆的原理。易错点：容易混淆模型混淆与模型水印的作用。

6、以下哪种加密方案最适合保护神经网络训练数据的隐私性？

A、安全多方计算

B、对称加密

C、非对称加密

D、数字证书

【答案】A

【解析】正确答案是A。安全多方计算允许多方在不泄露数据的情况下联合训练模

型，适合保护训练数据隐私。B选项对称加密需要共享密钥；C选项非对称加密计算开

销大；D选项数字证书用于身份验证。知识点：安全多方计算的应用。易错点：容易忽

略安全多方计算的协作特性。

7、在神经网络加密方案中，以下哪种技术主要用于防御成员推断攻击？

A、差分隐私

B、对抗训练

C、模型剪枝

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D、数据增强

【答案】A

【解析】正确答案是A。差分隐私通过添加噪声保护训练数据隐私，有效防御成员

推断攻击。B