网络安全工程师（人工智能安全）考试试卷及答案

网络安全工程师（人工智能安全）考试试卷一、选择题（每题3分，共30分）以下哪种攻击方式可利用数据投毒影响人工智能模型的训练结果？A.对抗样本攻击B.模型窃取攻击C.数据投毒攻击D.模型逆向攻击人工智能安全中，用于检测模型是否存在后门的常用技术是？A.模型可视化B.模型鲁棒性测试C.模型水印检测D.模型结构分析依据《网络安全法》，人工智能产品运营者对收集的用户数据应履行的首要责任是？A.数据加密存储B.明确告知收集目的与范围C.数据脱敏处理D.建立数据共享审批流程在联邦学习场景下，保障各参与方数据隐私的核心技术是？A.同态加密B.数字签名C.哈希算法D.访问控制人工智能算法在决策过程中的可解释性问题，通常采用以下哪种技术解决？A.特征工程B.对抗训练C.模型蒸馏D.可解释人工智能（XAI）技术以下哪项不属于人工智能安全威胁中的模型安全风险？A.模型对抗攻击B.模型数据泄露C.模型权限滥用D.模型训练数据偏差针对人工智能系统的供应链攻击，主要防范措施不包括？A.组件来源验证B.运行时完整性检查C.代码混淆D.漏洞扫描《个人信息保护法》规定，处理敏感个人信息时，需取得个人的？A.默示同意B.书面同意C.单独同意D.口头同意人工智能安全评估中，评估模型在不同环境下的安全性表现，属于？A.静态评估B.动态评估C.白盒评估D.黑盒评估以下哪种技术可用于检测人工智能系统中的异常行为？A.强化学习B.无监督学习C.迁移学习D.监督学习二、填空题（每题3分，共30分）人工智能安全的三大核心领域包括数据安全、算法安全和__________。对抗样本是指通过对原始样本添加精心设计的__________，使人工智能模型产生错误输出的样本。联邦学习中，为防止参数泄露，常采用__________技术对模型参数进行加密传输。依据《数据安全法》，数据处理者应建立健全数据安全管理制度，采取相应的技术措施和__________。模型水印技术是在人工智能模型中嵌入特定信息，用于证明模型的__________。人工智能系统的安全设计需遵循最小特权原则、纵深防御原则和__________原则。数据投毒攻击通过污染训练数据，影响人工智能模型的__________和可靠性。可解释人工智能（XAI）技术旨在提高人工智能模型决策过程的__________和透明度。对人工智能系统进行安全评估时，需从保密性、完整性和__________三个维度进行考量。在人工智能安全防护中，__________技术可用于实时监测系统中的恶意行为。三、判断题（每题2分，共20分）人工智能系统只要保证数据安全，就能避免所有安全风险。（）对抗样本攻击仅对图像识别模型有效，对其他类型模型无影响。（）依据《网络安全法》，人工智能产品运营者可不公开其收集、使用数据的规则。（）联邦学习能够在不泄露原始数据的前提下实现多方数据联合建模。（）模型水印技术可以完全杜绝模型窃取行为。（）数据脱敏处理是保障人工智能数据安全的重要手段之一。（）可解释人工智能（XAI）技术会降低模型的预测准确率。（）人工智能系统的供应链攻击主要针对软件组件，不涉及硬件。（）对人工智能模型进行安全评估时，只需进行静态评估即可。（）无监督学习技术可有效检测人工智能系统中的未知异常行为。（）四、简答题（每题10分，共20分）简述人工智能安全中数据安全的主要防护措施，并说明各措施的作用。结合《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》，阐述人工智能产品运营者在数据处理过程中的主要法律责任。网络安全工程师（人工智能安全）考试试卷答案一、选择题答案1.C2.C3.B4.A5.D6.D7.C8.C9.B10.B二、填空题答案1.模型安全2.微小扰动3.安全多方计算4.管理措施5.所有权6.权责一致7.准确性8.可理解性9.可用性10.入侵检测三、判断题答案1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.×10.√四、简答题答案人工智能安全中数据安全的主要防护措施及作用：数据加密：通过加密算法对数据进行加密处理，防止数据在存储和传输过程中被窃取或篡改，即使数据泄露，未授权者也无法获取真实内容。访问控制：设置严格的用户权限管理，限制不同用户对数据的访问、修改、删除等操作，确保只有授权人员能接触到敏感数据，避免数据的非法访问和滥用。数据脱敏：在非必要使用原始敏感数据时，对数据进行脱敏处理，如替换、屏蔽、泛化等，降低数据的敏感性，保障数据在测试、共享等场景下的安全性。数据备份与恢复：定期对重要数据进行备份，当数据因意外丢失、损坏或遭受攻击时，能够快速恢复数据，保证业务的连续性和数据的完整性。数据审计：对数据的操作进行记录和监控，便于追踪数据的使用情况，及时发现异常操作，为安全事件的调查和处理提供依据。人工智能产品运营者在数据处理过程中的主要法律责任：遵循合法、正当、必要原则：依据《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》，运营者收集数据应明确告知目的、方式和范围，不得超范围收集，且需取得用户同意，尤其是处理敏感个人信息时需单独同意。保障数据安全：建立健全数据安全管理制度，采取加密、访问控制等技术措施和管理措施，保护数据免遭泄露、篡改、损坏；对数据进行定期安全评估，及时发现和修复安全漏洞。用户权益保护：当发生数据泄露等安全事件时，运营者应立即采取补救措施，并按照规定及时告知用户