2025 年大学人工智能（AI 安全工程）试题及答案

2025年大学人工智能（AI安全工程）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.人工智能安全工程中，关于模型对抗攻击的防御机制，以下哪种说法是错误的？（）A.对抗训练可以增强模型对对抗攻击的鲁棒性B.模型压缩能有效抵御对抗攻击C.输入净化技术可去除对抗扰动D.对抗样本检测能及时发现异常输入2.以下哪项不属于人工智能安全工程中数据隐私保护的常用方法？（）A.差分隐私B.同态加密C.数据脱敏D.深度伪造3.在人工智能安全评估中，评估模型安全性的关键指标不包括（）A.模型的准确性B.模型的鲁棒性C.模型的可解释性D.模型的计算效率4.人工智能安全工程中，针对恶意软件利用AI技术的防范措施，以下正确的是（）A.加强网络防火墙建设B.提高用户密码强度C.限制AI模型的应用场景D.对AI生成的代码进行严格审查5.对于AI系统中的安全漏洞，以下哪种修复方式效果最差？（）A.及时更新系统补丁B.对漏洞进行代码层面修复C.加强安全监控D.忽略小的安全漏洞6.人工智能安全工程中，关于AI算法的公平性保障措施不正确的是（）A.采用公平性约束的算法设计B.对训练数据进行偏差检测和修正C.减少AI算法在决策中的应用D.建立公平性评估指标7.以下哪种情况不属于人工智能安全工程中面临的伦理挑战？（）A.AI决策导致的歧视性结果B.AI被用于军事攻击C.AI辅助医疗诊断提高准确性D.AI生成虚假信息造成社会混乱8.在人工智能安全工程中，保护AI系统免受量子计算威胁的方法是（）A.研发抗量子密码算法B.增加系统计算资源C.限制量子计算机的使用D.采用经典加密算法9.人工智能安全工程中，关于AI系统的安全审计，以下说法错误的是（）A.审计可以发现潜在安全风险B.审计主要针对系统硬件进行C.审计结果可用于改进安全策略D.定期审计是保障安全的重要措施10.对于AI安全工程中的安全策略制定，以下哪项因素不需要重点考虑？（）A.业务需求B.技术发展趋势C.员工的工作习惯D.法律法规要求二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填入括号内）1.人工智能安全工程中，保障AI系统安全的技术手段包括（）A.安全加固技术B.安全检测技术C.安全认证技术D.安全防护技术E.安全审计技术2.在人工智能安全评估中，需要考虑的因素有（）A.模型的安全性B.数据的安全性C.算法的安全性D.应用场景的安全性E.开发人员的技术水平3.人工智能安全工程中，数据安全保护的措施有（）A.数据加密B.数据备份C.数据访问控制D.数据匿名化E.数据共享4.对于AI算法的安全风险，可能来自于（）A.算法漏洞B.算法被恶意利用C.算法的复杂性D.算法的不稳定性E.算法的开放性5.人工智能安全工程中，应对AI安全威胁的策略有（）A.建立安全标准和规范B.加强安全培训和教育C.构建安全生态系统D.增加安全投入E.依赖外部安全机构三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.人工智能安全工程主要关注AI系统在运行过程中的安全问题，不涉及开发阶段。（）2.模型压缩会降低AI模型的性能，不利于安全防护。（）3.数据脱敏技术可以完全消除数据中的敏感信息。（）4.只要AI算法的准确性高，就不存在安全风险。（）5.对抗训练能够有效提高AI模型对对抗攻击的防御能力。（）6.人工智能安全工程中，不需要考虑AI系统与人类交互的安全。（）7.同态加密技术可以在不解密数据的情况下对数据进行计算。（）8.安全审计只能发现已存在的安全问题，不能预防新的安全风险。（）9.对于AI系统中的安全漏洞，修复后无需再次检测。（）10.人工智能安全工程的发展与法律法规无关。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述人工智能安全工程中模型安全的主要内容。2.请说明在人工智能安全工程中，如何保障数据的隐私性和完整性。3.阐述人工智能安全工程面临的主要挑战以及应对策略。五、论述题（总共2题，每题15分，请详细论述问题）1.结合实际案例，谈谈人工智能安全工程在医疗领域的重要性及应用。2.论述人工智能安全工程中如何平衡安全与效率之间的关系。答案1.选择题-1.B-2.D-3.D-4.D-5.D-6.C-7.C-8.A-9.B-10.C2.多项选择题-1.ABCDE-2.ABCD-3.ABCD-4.ABD-5.ABCD3.判断题-1.×-2.×-3.×-4.×-5.√-6.×-7.√-8.×-9.×-10.×4.简答题-1.模型安全主要包括防止模型被攻击（如对抗攻击），确保模型的鲁棒性；保护模型的知识产权；保证模型在各种环境下稳定可靠运行，避免因模型故障导致安全事故；同时要关注模型的可解释性，以便更好地理解其决策过程，保障安全。-2.保障数据隐私性可采用差分隐私、同态加密、数据脱敏等技术，对敏感数据进行处理。保障数据完整性可通过数据备份、数据校验、访问控制等手段，防止数据被篡改、丢失，确保数据在传输和存储过程中的准确性和一致性。-3.主要挑战：-模型对抗攻击不断升级，防御难度增大。-数据隐私保护面临诸多难题，如数据共享与隐私的平衡。-算法安全风险，包括算法漏洞和被恶意利用。-伦理道德困境，如AI决策的公平性、歧视性等问题。-安全标准和规范不完善。-应对策略：-研发先进的防御技术，如对抗训练、模型压缩等。-采用多种数据隐私保护方法，建立完善的数据管理体系。-加强算法安全审查和监控，及时修复漏洞。-建立伦理准则和评估指标，引导AI健康发展。-加快制定统一的安全标准和规范，加强行业自律。5.论述题-1.在医疗领域，人工智能安全工程至关重要。例如，AI辅助诊断系统若存在安全漏洞，可能给出错误诊断，危及患者生命。通过安全工程保障，可以确保数据隐私，防止患者信息泄露。同时，提高模型鲁棒性，避免因攻击导致诊断失误。应用方面，严格的安全评估确保AI设备安全运行，为医疗提供准确可靠的支持。-2.平衡安全与效率的关系：-安全方面，要建立完善的安全防护体系，包括安全检测、认证、审计等机制，防止AI系统遭受攻击、数据泄露等安全问题。