2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据安全工程）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据安全工程）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.大数据安全工程中，用于数据加密的算法通常不包括以下哪种？（）A.AESB.RSAC.Dijkstra算法D.椭圆曲线密码算法2.以下哪种技术不能有效防止数据泄露？（）A.数据脱敏B.访问控制列表C.数据复制D.数据加密3.在大数据环境下，数据的完整性验证主要是为了确保（）。A.数据未被篡改B.数据能被快速访问C.数据格式正确D.数据存储在安全位置4.对于大数据安全防护体系，其核心不包括（）。A.数据加密B.用户认证C.数据备份D.数据销毁5.以下关于安全审计在大数据安全中的作用，说法错误的是（）。A.发现潜在安全威胁B.追溯安全事件C.提高数据处理速度D.评估安全策略有效性6.大数据安全工程中，针对分布式存储数据的安全保护措施重点在于（）。A.节点间数据传输加密B.减少存储节点数量C.降低存储成本D.提高数据读取效率7.当面临数据安全攻击时，首先应采取的措施是（）。A.反击攻击者B.切断网络连接C.评估损失D.启动应急响应预案8.以下哪种数据安全技术可用于匿名化处理大数据中的敏感信息？（）A.哈希算法B.防火墙技术C.入侵检测系统D.数据挖掘算法9.在大数据安全工程中，密钥管理的重要性体现在（）。A.确保数据加密的有效性B.增加数据存储容量C.提高数据查询速度D.减少数据传输延迟10.大数据安全态势感知的关键在于（）。A.实时监测和分析数据安全状况B.增加数据存储设备C.提高数据处理程序效率D.扩大数据传输带宽二、多项选择题（总共5题，每题5分共2５分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.大数据安全工程中的数据访问控制策略包括（）。A.基于角色的访问控制B.基于属性的访问控制C.自主访问控制D.强制访问控制2.为保障大数据安全，数据备份策略通常需要考虑（）。A.备份频率B.备份存储位置C.备份数据的完整性验证D.备份成本3.以下哪些技术属于大数据安全防护中的加密技术范畴？（）A.同态加密B.量子加密C.零知识证明D.哈希加密4.大数据安全工程中，防止内部人员误操作导致数据泄露的措施有（）。A.加强员工安全培训B.建立数据操作审计机制C.限制数据访问权限D.定期进行数据安全检查5.在大数据安全态势感知系统中，需要收集的数据包括（）。A.网络流量数据B.系统日志数据C.应用程序运行数据D.用户行为数据三、判断题（总共10题，每题2分，判断对错，请将答案填写在括号内）1.大数据安全工程只关注数据的加密，而不关心数据的存储位置安全。（）2.数据脱敏技术可以在不改变数据可用性的前提下，对敏感数据进行变形处理。（）3.访问控制列表只能限制外部人员对大数据的访问，对内部人员无效。（）4.大数据安全态势感知系统能够实时发现所有的数据安全威胁。（）5.数据加密密钥的长度越长，加密效果一定越好。（）6.安全审计在大数据安全管理中只是一种事后监督手段，没有预防作用。（）7.对于大数据中的非结构化数据，不需要进行安全防护。（）8.数据备份越多越好，即使占用大量存储空间也应增加备份数量。（）9.大数据安全防护体系建设完成后就不需要再进行更新和优化。（）10.量子加密技术在大数据安全领域已经得到广泛应用。（）四、简答题（总共3题，每题10分，简要回答问题，要求条理清晰，内容完整）1.简述大数据安全工程中数据加密的主要作用及常见加密算法类型。2.请说明访问控制在大数据安全中的重要性，并列举至少两种访问控制模型。3.阐述大数据安全态势感知的主要流程和关键要素。五、案例分析题（总共1题，每题20分，阅读案例后回答问题，要求分析合理，结论明确）某大型电商企业积累了海量的用户交易数据，包括用户姓名、地址、联系方式、购买记录等。近期，该企业发现部分用户数据出现异常访问记录，疑似数据泄露风险。企业立即启动大数据安全应急响应机制。1.请分析该企业可能面临的数据安全威胁有哪些？2.针对这些威胁，企业应采取哪些大数据安全防护措施来降低风险？3.从这次事件中，该企业在大数据安全管理方面应吸取哪些教训？答案一、单项选择题1.C2.C3.A4.D5.C6.A7.D8.A9.A10.A二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD三、判断题1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×四、简答题1.数据加密作用：保护数据机密性，防止数据在传输和存储中被窃取；完整性验证，确保数据未被篡改。常见算法类型：对称加密算法如AES；非对称加密算法如RSA；哈希算法用于数据完整性验证。2.重要性：防止未经授权访问大数据，确保数据的安全性和隐私性。访问控制模型：基于角色的访问控制，根据用户角色分配权限；基于属性的访问控制，依据数据属性决定访问权限。3.主要流程：数据收集，收集网络流量、系统日志等数据；数据分析，运用数据分析技术挖掘潜在安全威胁；态势评估，对安全状况进行量化评估；响应处置，根据评估结果采取相应措施。关键要素：数据源的全面性、分析算法的准确性、评估指标的合理性、响应机制的及时性。五、案例分析题1.可能面临的威胁：用户个人信息泄露，导致用户隐私受损；商业机密泄露，影响企业竞争力；数据被篡改，导致交易数据不准确，影响企业运营。2.防护措施：加强数据加密，对用户敏感数据进行加密存储和传输；完善访问控制，严格限制人员对