2026年5G 通信 L3 认证技术应用练习题及解析

2026年5G通信L3认证技术应用练习题及解析一、单选题（共10题，每题2分）1.在5GL3自动驾驶场景中，边缘计算节点（MEC）的主要作用是什么？A.数据存储中心B.低延迟业务处理C.大规模用户接入D.网络核心控制2.5GL3认证中，V2X（车联网）通信的主要安全威胁不包括：A.中间人攻击B.重放攻击C.车辆物理破坏D.数据篡改3.在5GL3自动驾驶系统中，用于车辆间（V2V）通信的频段通常是：A.1GHz以下B.1-6GHzC.6-24GHzD.24GHz以上4.5GL3认证中，UE（用户设备）身份认证的主要流程不包括：A.AKA（AuthenticationandKeyAgreement）B.NAS（Non-accessStratum）信令C.Diameter协议D.IPsec隧道建立5.在5GL3自动驾驶场景中，高精度地图（HDMap）的更新频率通常为：A.每秒10次B.每秒1次C.每分钟1次D.每小时1次6.5GL3认证中，用于防止车辆被非法控制的安全机制是：A.动态密钥协商B.数字签名C.身份锁定D.量子加密7.在5GL3自动驾驶系统中，用于车辆与路边基础设施（RSU）通信的协议是：A.MQTTB.CoAPC.DDSD.AMQP8.5GL3认证中，用于保护车联网数据传输的加密算法通常是：A.AES-128B.RSA-2048C.ECC-256D.DES-569.在5GL3自动驾驶场景中，用于实时路况监测的传感器类型不包括：A.LiDARB.RADARC.GPSD.温度传感器10.5GL3认证中，用于验证车辆身份的数字证书颁发机构（CA）通常是：A.运营商B.设备制造商C.政府机构D.第三方认证中心二、多选题（共5题，每题3分）1.5GL3自动驾驶系统中，边缘计算的主要优势包括：A.低延迟B.高带宽C.数据本地处理D.网络负载均衡E.物理隔离2.5GL3认证中，车联网通信的安全威胁主要包括：A.信号干扰B.重放攻击C.拒绝服务攻击（DoS）D.身份伪造E.数据泄露3.在5GL3自动驾驶场景中，用于车辆协同决策的算法通常包括：A.A路径规划B.贝叶斯滤波C.强化学习D.K-means聚类E.遗传算法4.5GL3认证中，UE身份认证的关键要素包括：A.用户名/密码B.硬件安全模块（HSM）C.数字证书D.动态口令E.生物特征信息5.在5GL3自动驾驶系统中，用于实时数据传输的通信技术包括：A.5GNRB.LoRaWANC.ZigbeeD.4GLTEE.Wi-Fi6三、判断题（共10题，每题1分）1.5GL3自动驾驶系统中，所有车辆必须使用相同的通信频段。（×）2.5GL3认证中，UE身份认证只需要一次即可长期有效。（×）3.在5GL3自动驾驶场景中，高精度地图的精度可以达到厘米级。（√）4.5GL3认证中，数字签名可以防止数据被篡改。（√）5.在5GL3自动驾驶系统中，车辆间通信的延迟通常低于10ms。（√）6.5GL3认证中，所有通信数据都必须经过运营商的中央服务器处理。（×）7.在5GL3自动驾驶场景中，车辆协同决策需要考虑其他车辆的实时位置和速度。（√）8.5GL3认证中，量子加密是目前最安全的通信加密方式。（×）9.在5GL3自动驾驶系统中，LiDAR主要用于探测障碍物。（√）10.5GL3认证中，UE身份认证的流程必须符合3GPP标准。（√）四、简答题（共5题，每题5分）1.简述5GL3自动驾驶系统中边缘计算的应用场景及其优势。2.解释5GL3认证中UE身份认证的主要流程及关键要素。3.列举5GL3自动驾驶系统中常见的通信安全威胁及应对措施。4.描述5GL3认证中数字签名的作用及实现原理。5.说明5GL3自动驾驶系统中车辆协同决策的必要性和主要方法。五、论述题（共2题，每题10分）1.结合中国车联网发展现状，论述5GL3认证技术在自动驾驶场景中的重要性及挑战。2.分析5GL3认证技术在欧洲自动驾驶领域的应用前景，并提出改进建议。答案及解析一、单选题1.B解析：边缘计算节点（MEC）的主要作用是本地处理低延迟业务，如自动驾驶中的实时决策，而非远距离数据传输。2.C解析：车联网的安全威胁主要包括网络层面的攻击，如中间人、重放、数据篡改等，物理破坏属于硬件故障范畴。3.C解析：5GV2V通信通常使用6-24GHz的毫米波频段，以实现低延迟高带宽传输。4.C解析：Diameter协议主要用于2G/3G认证，5G主要使用NAS信令和AKA。5.B解析：高精度地图需要实时更新，通常每秒更新1次以反映路况变化。6.C解析：身份锁定机制可以防止设备被非法控制，而其他选项更多用于数据保护。7.B解析：CoAP是车联网常用的轻量级协议，适合低功耗设备通信。8.A解析：AES-128是目前5G通信中常用的对称加密算法，适合实时数据传输。9.D解析：温度传感器与自动驾驶无直接关系，其他选项均为典型传感器。10.D解析：第三方认证中心负责颁发数字证书，确保身份真实性。二、多选题1.A,C,D解析：边缘计算优势在于低延迟、本地处理和负载均衡，但高带宽和物理隔离并非其核心功能。2.B,C,D,E解析：车联网安全威胁主要包括重放、DoS、身份伪造和数据泄露，信号干扰属于物理层问题。3.A,B,C,E解析：A路径规划、贝叶斯滤波、强化学习和遗传算法常用于车辆协同决策，K-means聚类主要用于数据分类。4.B,C,D,E解析：硬件安全模块、数字证书、动态口令和生物特征信息均用于身份认证，用户名/密码较传统。5.A,E解析：5GNR和Wi-Fi6适合实时数据传输，LoRaWAN、Zigbee和4GLTE延迟较高或不适合车联网。三、判断题1.×解析：不同频段可提高系统容量和覆盖范围。2.×解析：UE身份认证需动态更新，防止被破解。3.√解析：高精度地图可达厘米级精度，支持自动驾驶定位。4.√解析：数字签名通过哈希算法和私钥确保数据完整性。5.√解析：5G低延迟特性支持车联网实时通信。6.×解析：边缘计算可减少对中央服务器的依赖。7.√解析：协同决策需考虑其他车辆行为以避免碰撞。8.×量子加密仍处于研究阶段，未大规模应用。9.√解析：LiDAR用于高精度障碍物探测。10.√解析：3GPP标准是5G认证的基础。四、简答题1.边缘计算的应用场景及优势应用场景：自动驾驶中的实时路况分析、车辆决策支持、高精度地图更新等。优势：低延迟、减少网络拥堵、本地数据处理提高效率。2.UE身份认证流程及关键要素流程：注册、认证请求、网络响应、密钥协商。关键要素：数字证书、动态口令、生物特征信息。3.车联网通信安全威胁及应对措施威胁：重放攻击、数据篡改、DoS攻击。应对：数字签名、加密传输、身份认证机制。4.数字签名的作用及实现原理作用：确保数据完整性、防止篡改。原理：通过哈希算法和私钥生成签名，公钥验证。5.车辆协同决策的必要性和方法必要性：避免碰撞、提高通行效率。方法：A路径规划、贝叶斯滤波、强化学习。五、论述题1.5GL3认证技术在自动驾驶场景中的重要性及挑战重要性：中国车联网发展