2025年中国电信网络安全试题及答案

2025年中国电信网络安全试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20题，40分）1.2025年某运营商部署零信任网络架构时，核心验证依据不包括以下哪项？A.终端安全状态（如补丁、防病毒软件运行情况）B.用户身份动态可信度（如登录位置、行为模式）C.网络流量源IP的静态白名单D.业务访问请求的上下文（如时间、设备类型）答案：C2.针对AI驱动的网络攻击（如对抗样本攻击），以下哪种防御措施最有效？A.增加防火墙规则数量B.对AI模型输入数据进行鲁棒性增强训练C.定期重启服务器D.部署传统入侵检测系统（IDS）答案：B3.根据《数据安全法》及2025年最新行业指引，某省运营商对用户通信数据进行分类分级时，“用户近3个月通话记录”应属于：A.一般数据（四级）B.重要数据（三级）C.核心数据（二级）D.关键数据（一级）答案：B（注：通信用户行为数据因涉及个人隐私及业务连续性，通常划分为重要数据）4.某APT攻击团伙通过钓鱼邮件植入恶意软件，其攻击链中“横向移动”阶段的主要目标是：A.窃取初始访问凭证B.渗透同一内网其他关键设备C.加密数据勒索D.破坏核心业务系统答案：B5.2025年商用的量子密钥分发（QKD）系统中，主流协议采用的物理特性是：A.量子纠缠的非定域性B.量子叠加态的不可克隆定理C.量子隧穿效应D.量子退相干现象答案：B6.某运营商在漏洞生命周期管理中，对“0day漏洞”的处置优先级最高，其核心原因是：A.漏洞修复补丁尚未发布B.漏洞影响范围广C.攻击者已掌握利用方法D.漏洞利用难度低答案：C（0day漏洞指未被官方修复且已被攻击者利用的漏洞）7.工业互联网场景中，OT（运营技术）网络与IT网络的安全防护重点差异在于：A.OT网络更关注实时性，允许部分安全策略让步B.IT网络更关注设备物理防护C.OT网络无需考虑数据加密D.IT网络不涉及工业协议攻击风险答案：A8.区块链技术在网络安全中的应用场景不包括：A.日志防篡改存证B.分布式身份认证（DID）C.恶意代码特征库共享D.流量加密传输答案：D（区块链本身不直接提供传输加密，需结合TLS等协议）9.2025年《网络安全威胁情报共享指南》要求，运营商与行业机构共享威胁情报时，需重点脱敏的信息是：A.攻击手法（如利用CVE-2025-XXXX漏洞）B.恶意IP地址C.受影响用户的具体身份（如姓名、手机号）D.攻击时间戳答案：C10.隐私计算技术中，“联邦学习”的核心优势是：A.无需传输原始数据即可训练模型B.支持超大规模数据实时计算C.完全消除数据泄露风险D.计算效率高于传统集中式计算答案：A11.某运营商5G核心网采用服务化架构（SBA），其面临的主要安全风险是：A.基站物理破坏B.服务接口被非法调用（如伪造N1接口请求）C.用户SIM卡被复制D.无线空口信号干扰答案：B12.2025年《网络安全等级保护条例》修订后，三级以上信息系统的年度测评要求是：A.每半年一次B.每年一次C.每两年一次D.每三年一次答案：B13.针对物联网设备（如智能摄像头）的大规模DDoS攻击，最有效的防护措施是：A.限制设备接入数量B.强制启用设备身份认证与固件升级机制C.增大出口带宽D.关闭设备远程管理功能答案：B（物联网设备易受攻击的核心原因是弱认证与未更新的固件）14.云安全中“左移”策略的具体实践是：A.在云平台运营阶段增加安全检测B.在应用开发阶段嵌入安全测试（如SAST、DAST）C.在用户数据删除后进行彻底擦除D.在云服务商间定期迁移数据答案：B15.某金融机构通过运营商专线传输敏感数据，采用“国密SM4算法”加密时，正确的密钥管理方式是：A.密钥与密文同管道传输B.密钥由系统自动生成并长期固定C.密钥通过独立安全通道分发，定期轮换D.密钥存储在终端设备本地明文文件中答案：C16.网络安全监测中，“威胁狩猎”与“常规监控”的主要区别是：A.威胁狩猎依赖自动化工具，常规监控依赖人工分析B.威胁狩猎主动寻找潜在未被检测的威胁，常规监控基于已知特征检测C.威胁狩猎仅针对APT攻击，常规监控针对普通攻击D.威胁狩猎不涉及日志分析，常规监控依赖日志答案：B17.2025年新型“AI生成内容（AIGC）”安全风险中，最需关注的是：A.生成内容的版权归属B.虚假信息（如伪造领导人讲话）的大规模传播C.生成内容的存储成本D.生成模型的计算资源消耗答案：B18.某运营商部署SD-WAN（软件定义广域网）时，为防止分支节点被劫持，应重点强化的安全机制是：A.基于应用的流量优先级划分B.分支节点与中心节点的双向身份认证（如IPSec+证书）C.流量负载均衡策略D.广域网带宽扩容答案：B19.数据脱敏技术中，“差分隐私”的核心原理是：A.对原始数据添加随机噪声，确保单个数据记录不可识别B.删除数据中的敏感字段（如身份证号）C.用虚构数据替代真实数据（如将“30岁”改为“25-35岁”）D.对数据进行哈希处理（如SHA-256）答案：A20.网络安全人才能力模型中，“红蓝对抗”演练的主要目标是：A.验证安全设备性能参数B.评估团队协同响应与防御能力C.测试网络带宽极限D.考核个人技术理论知识答案：B二、填空题（每题2分，共10题，20分）1.《数据安全法》要求，数据处理者应建立数据安全（责任）制度，明确数据安全负责人和管理机构。2.工业互联网安全防护需覆盖“设备层-控制层-网络层-平台层-（应用层）”五层架构。3.零信任架构的核心特征是“（持续验证）”，即每次访问请求均需动态评估信任状态。4.AI安全的三大支柱是模型安全、数据安全和（算法安全）。5.量子密钥分发（QKD）的典型协议是（BB84）协议（或“诱骗态BB84”）。6.APT攻击的关键阶段包括初始访问、（持久化）、横向移动、数据窃取/破坏。7.隐私计算的主要技术类型包括联邦学习、安全多方计算和（可信执行环境/TEE）。8.云安全“三同步”原则指安全措施与云服务规划、建设、（运营）同步实施。9.网络安全保险的核心评估要素是被保对象的（风险等级）与历史安全事件记录。10.漏洞扫描的主要类型包括主机扫描、（网络扫描）和应用扫描。三、简答题（每题6分，共5题，30分）1.简述零信任架构的设计原则（至少4条）。答案：零信任架构的设计原则包括：①最小权限访问：仅授予完成任务所需的最小权限；②持续验证：每次访问请求均需验证身份、设备、环境等多因素；③动态访问控制：根据实时风险调整访问策略；④全流量可见：对所有流量（包括内网）进行监控与审计；⑤基于身份的安全：以用户/设备身份为中心构建防护，而非依赖网络边界。2.说明AI技术在网络安全中的应用场景及潜在风险。答案：应用场景：①威胁检测：通过机器学习识别异常流量或恶意行为；②自动化响应：AI驱动的SOAR（安全编排与自动化响应）系统快速处置攻击；③漏洞挖掘：利用生成式AI辅助发现未知漏洞。潜在风险：①模型对抗攻击：攻击者通过构造对抗样本欺骗AI检测模型；②数据中毒：向训练数据注入恶意样本导致模型失效；③算法偏见：训练数据偏差可能导致误报或漏报特定类型攻击；④依赖风险：过度依赖AI可能削弱人工分析能力。3.简述数据分类分级的实施步骤。答案：步骤包括：①数据资产梳理：识别组织内所有数据（如用户信息、业务数据）；②分类维度确定：按业务属性（如客户数据、运营数据）、敏感程度（如公开、内部、敏感）等分类；③分级标准制定：依据数据泄露/破坏后的影响（如对个人权益、社会公共利益、国家安全的影响）划分等级（如一级至四级）；④标签化管理：为每类数据打分类分级标签，关联相应的安全控制措施（如加密、访问权限）；⑤动态更新：根据业务变化、法规要求调整分类分级结果。4.对比工业互联网安全与传统IT安全的差异（至少3点）。答案：差异点：①目标优先级：工业互联网更强调业务连续性（如生产线不能中断），传统IT更侧重数据保密性；②协议特殊性：工业互联网使用Modbus、OPCUA等专用协议，传统IT以TCP/IP为主；③设备特性：工业设备（如PLC）计算能力弱、生命周期长（10-20年），难以频繁更新补丁；④防护范围：工业互联网需覆盖物理环境（如车间设备）与逻辑环境，传统IT主要针对信息系统；⑤攻击影响：工业互联网攻击可能导致物理损坏（如设备异常运行），传统IT攻击多为数据损失。5.说明量子通信对现有加密体系的影响及应对策略。答案：影响：量子计算机的“肖尔算法”可破解RSA、ECC等基于大数分解/椭圆曲线的公钥加密体系，导致现有HTTPS、VPN等广泛使用的加密方式失效。应对策略：①部署后量子密码（PQC）算法：如基于格基、编码基的抗量子加密算法；②混合加密方案：结合传统加密与量子密钥分发（QKD），利用量子密钥保护传统加密的密钥；③加速密码体系升级：推动行业标准（如国密SM9抗量子算法）的落地应用；④加强量子通信基础设施建设：如建设城域/广域量子保密通信网络。四、综合分析题（10分）某省运营商计划2025年构建省级网络安全运营中心（SOC），需整合5G核心网、数据中心、家庭宽带等多类业务系统的安全监测数据。请设计该SOC的核心功能模块及关键技术，并分析可能面临的挑战。答案：核心功能模块：（1）数据采集与聚合：通过NTA（网络流量分析）、EDR（终端检测响应）、日志采集器等工具，获取流量、终端、应用、设备的原始数据，支持标准化（如CEF、LCEF格式）后存入大数据平台。（2）威胁检测与分析：基于AI模型（如异常检测、威胁情报关联）和规则引擎（如MITREATT&CK框架），识别APT攻击、数据泄露、僵尸网络等威胁，生成告警事件。（3）响应与处置：集成SOAR平台，自动化执行封禁IP、隔离终端、修复漏洞等操作；支持人工介入的协同处置（如跨部门工单流转）。（4）态势感知与决策支持：通过可视化大屏展示全网安全态势（如攻击来源分布、高危漏洞数量），提供风险评分、趋势预测（如未来一周DDoS攻击概率）。（5）情报管理：对接国家/行业威胁情报平台（如CTI联盟），整合内部威胁情报（如历史攻击模式），支持情报关联分析与落地应用（如更新IPS规则）。关键技术：①多源异构数据融合：解决不同系统（如5G核心网的信令数据与数据中心的服务器日志）格式不一致问题，需采用ETL（抽取-转换-加载）与语义解析技术；②大规模数据实时处理：利用Kafka、Flink等流计算框架，实现百万级/秒事件的实时分析；③自适应AI模型：通过持续学习新攻击模式（如AIGC生成的钓鱼邮件），动态优化检测模型的准确率；④自动化编排：基于TTP（战术-技术-过程）的剧本库，实现复杂攻击场景的自动化响应（如“钓鱼邮件→恶意下载→横向移动”的链式处置）。可能面临的挑战：①数据隐私风险：整合用户行为数据（如宽带访问记录）时，需严格遵守《个人信息保护法