2025年信息系统安全专家人工智能在数据库安全监控中的应用专题试卷及解析.pdf

2025年信息系统安全专家人工智能在数据库安全监控中的应用专题试卷及解析1

2025年信息系统安全专家人工智能在数据库安全监控中的

应用专题试卷及解析

2025年信息系统安全专家人工智能在数据库安全监控中的应用专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在数据库安全监控中，人工智能技术主要用于解决以下哪个核心问题？

A、数据库硬件故障的自动修复

B、数据库性能优化

C、异常访问行为的智能识别

D、数据库备份与恢复

【答案】C

【解析】正确答案是C。人工智能在数据库安全监控中的核心应用是通过机器学习

算法分析用户行为模式，自动识别异常访问行为，如SQL注入、权限滥用等。A选项

属于硬件管理范畴，B选项是性能优化问题，D选项是数据管理功能，均不属于AI在

安全监控中的主要应用。知识点：AI在数据库安全中的应用场景。易错点：容易将AI

的广泛应用与安全监控特定场景混淆。

2、以下哪种机器学习算法最适合用于实时数据库入侵检测？

A、决策树

B、Kmeans聚类

C、循环神经网络（RNN）

D、支持向量机（SVM）

【答案】C

【解析】正确答案是C。RNN擅长处理序列数据，能够有效分析SQL查询的时序

特征，适合实时入侵检测。A选项决策树虽可解释性强，但对时序数据处理能力不足；

B选项聚类算法适用于无监督场景，实时性较差；D选项SVM在处理高维数据时表现

良好，但不如RNN适合序列分析。知识点：机器学习算法在安全监控中的适用性。易

错点：容易忽略时序数据特性对算法选择的影响。

3、在数据库安全监控中，“零日攻击”的检测主要依赖AI的哪种能力？

A、规则匹配

B、异常检测

C、签名验证

D、加密分析

【答案】B

【解析】正确答案是B。零日攻击缺乏已知特征，传统规则匹配和签名验证无效，AI

的异常检测能力可通过学习正常行为模式识别未知威胁。A和C选项依赖已知特征库，

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D选项主要关注数据加密状态。知识点：零日攻击检测原理。易错点：容易混淆已知威

胁检测与未知威胁检测的方法差异。

4、AI驱动的数据库审计系统相比传统系统的最大优势是？

A、审计日志存储容量更大

B、实时威胁响应速度更快

C、审计报告格式更美观

D、支持更多数据库类型

【答案】B

【解析】正确答案是B。AI系统通过自动化分析和预测能力，能显著缩短威胁检测

与响应时间。A、C、D选项虽有一定改进，但不是核心优势。知识点：AI在安全审计

中的价值体现。易错点：容易将功能改进与核心优势混淆。

5、在数据库安全监控中，“联邦学习”技术主要用于解决什么问题？

A、跨数据库的统一认证

B、分布式数据隐私保护

C、多源数据融合分析

D、负载均衡优化

【答案】B

【解析】正确答案是B。联邦学习允许在不共享原始数据的情况下训练模型，特别

适合分布式数据库环境中的隐私保护需求。A选项是身份管理问题，C选项可能涉及隐

私风险，D选项属于性能优化范畴。知识点：联邦学习在安全领域的应用。易错点：容

易忽略隐私保护与数据共享的平衡需求。

6、AI模型在数据库安全监控中的”对抗性攻击”主要指？

A、黑客对AI模型的恶意欺骗

B、数据库遭受DDoS攻击

C、SQL注入攻击

D、内部人员权限滥用

【答案】A

【解析】正确答案是A。对抗性攻击特指通过精心构造的输入干扰AI模型判断，如

生成规避检测的恶意SQL查询。B、C、D选项是传统安全威胁，不针对AI模型本身。

知识点：AI系统特有的安全威胁。易错点：容易混淆传统攻击与AI特定攻击的概念。

7、在数据库安全监控中，“可解释AI”（XAI）的重要性主要体现在？

A、提高模型训练速度

B、增强安全决策的可信度

C、减少计算资源消耗

D、支持更多数据类