2025 年大学人工智能安全观测（人工智能安全观测研究）试题及答案

2025年大学人工智能安全观测（人工智能安全观测研究）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.人工智能安全观测中，对模型输出结果的安全评估主要关注（）。A.输出的准确性B.输出是否存在潜在风险C.输出的效率D.输出的格式2.以下哪种技术不属于人工智能安全观测中常用的检测异常行为的方法（）。A.基于规则的检测B.基于机器学习的检测C.基于物理特征的检测D.基于行为模式的检测3.在人工智能安全观测中，对于数据隐私的保护，关键在于（）。A.数据的加密存储B.数据的备份C.数据的访问控制D.数据的传输速度4.人工智能系统遭受攻击时，首先会出现的安全问题通常是（）。A.数据泄露B.系统崩溃C.模型被篡改D.服务中断5.安全观测中，针对人工智能算法的鲁棒性评估主要考虑（）。A.算法的复杂度B.算法在不同环境下的稳定性C.算法的执行效率D.算法的可扩展性6.以下关于人工智能安全观测中网络安全的说法，错误的是（）。A.防止网络攻击是保障安全的重要环节B.要保证网络传输数据的完整性C.网络安全与人工智能安全观测无关D.需防范恶意软件的入侵7.人工智能安全观测中，对人工智能应用场景的安全分析重点在于（）。A.场景的受欢迎程度B.场景中可能存在的安全隐患C.场景的技术先进性D.场景的用户数量8.在评估人工智能安全时，对于人工智能系统的可审计性，主要是指（）。A.系统是否易于被审计人员理解B.系统是否能提供详细的操作记录C.系统是否符合审计标准D.系统是否具备审计接口9.人工智能安全观测中，对于人工智能模型训练数据的安全管理，不包括（）。A.数据的标注准确性B.数据的来源合法性C.数据的存储安全性D.数据的使用权限控制10.当人工智能安全观测发现异常流量时，首先应采取的措施是（）。A.立即切断网络连接B.分析流量来源和目的C.通知上级领导D.记录流量特征二、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，请将正确答案填在括号内）1.人工智能安全观测中，常见的安全威胁包括（）。A.数据泄露B.模型中毒C.拒绝服务攻击D.算法歧视E.系统更新缓慢2.对于人工智能安全观测中的数据安全防护，可采用的措施有（）。A.数据脱敏B.定期数据清理C.数据加密传输D.建立数据安全审计机制E.减少数据存储量3.在人工智能安全观测中，评估人工智能系统安全性的指标有（）。A.可靠性B.可用性C.保密性D.完整性E.美观性4.人工智能安全观测中，针对人工智能应用于医疗领域的安全关注点有（）。A.诊断结果的准确性B.患者隐私保护C.医疗数据的安全存储D.算法对医疗决策的影响E.医疗设备的兼容性5.为保障人工智能安全观测的有效性，需要建立的机制包括（）。A.实时监测机制B.应急响应机制C.安全评估机制D.用户反馈机制E.数据共享机制三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.人工智能安全观测主要关注人工智能系统的性能提升，而非安全问题。（）2.只要对人工智能数据进行加密，就可以完全保证数据安全。（）3.人工智能模型在训练过程中不会受到安全威胁。（）4.安全观测中发现人工智能系统存在安全漏洞时，应立即停止使用该系统。（）5.人工智能安全观测只针对已经部署的系统，不涉及研发阶段。（）6.对于人工智能算法的安全评估，不需要考虑算法的社会影响。（）7.网络安全是人工智能安全观测的重要组成部分。（）8.人工智能安全观测中，对人工智能应用场景的安全分析可有可无。（）9.人工智能系统的可审计性对于发现安全问题和追溯问题源头很重要。（）10.当人工智能安全观测发现异常行为时，应尽快修复异常，无需深入分析原因。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述人工智能安全观测中数据安全的重要性及主要保护措施。2.人工智能安全观测中，如何评估人工智能模型的安全性？3.说明人工智能安全观测在应对网络攻击方面的主要方法和策略。五、论述题（总共1题，每题20分，请结合实际进行论述）请论述人工智能安全观测对于保障人工智能广泛应用的重要意义，并举例说明在某一具体领域中的应用效果。答案：一、单项选择题1.B2.C3.C4.A5.B6.C7.B8.B9.A10.B二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABC三、判断题1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.√10.×四、简答题1.数据安全在人工智能安全观测中至关重要，它是人工智能系统运行的基础，关乎用户隐私和系统正常运作。主要保护措施有数据加密存储、访问控制、脱敏处理、定期备份等，防止数据泄露、篡改等风险。2.评估人工智能模型安全性可从模型的鲁棒性，即在不同输入下输出的稳定性；对对抗攻击的抵抗能力；数据质量对模型的影响；模型训练过程是否存在安全隐患，如是否被恶意注入错误数据等方面进行。3.人工智能安全观测应对网络攻击，首先通过实时监测网络流量，识别异常流量模式。利用机器学习算法建立攻击模型，提前预警。一旦发现攻击，迅速采取阻断、隔离等措施，并分析攻击来源和手段，完善防御策略。五、论述题人工智能安全观测对于保障其广泛应用意