2025年边缘计算数据处理大数据分析合规考核试卷及答案

2025年边缘计算数据处理大数据分析合规考核试卷及答案1.单项选择题（每题2分，共20分）1.1在边缘计算架构中，下列哪一层负责将原始传感器数据做初步过滤与压缩？A.云中心层 B.边缘节点层 C.终端设备层 D.数据湖层答案：B1.2依据《个人信息保护法》第38条，向境外提供个人信息时，必须完成的安全评估主体是：A.国家互联网信息办公室 B.省级工信部门 C.行业协会 D.数据接收方答案：A1.3在边缘侧做实时流处理时，若要求端到端延迟≤20ms，下列哪种窗口机制最合理？A.1min滑动窗口 B.5s跳跃窗口 C.200ms滚动窗口 D.会话窗口答案：C1.4某边缘网关每天产生1GB日志，采用LZ4压缩比约为0.4，则一年存储节省的空间约为：A.87.6GB B.131.4GB C.146GB D.219GB答案：B解析：1GB×0.6×365=219GB节省，原空间365GB，节省365–219=146GB，选B。1.5在联邦学习场景下，边缘节点上传的是：A.原始训练数据 B.模型参数梯度 C.加密后的推理结果 D.完整模型文件答案：B1.6依据GB/T379182019《数据管理能力成熟度评估模型》，第4级“量化管理级”对数据质量的核心要求是：A.建立数据质量基线 B.实施数据质量监控 C.采用统计过程控制 D.完成数据血缘梳理答案：C1.7在边缘缓存替换策略中，兼顾“最近使用”与“频率”的算法是：A.FIFO B.LRU C.LFU D.LRFU答案：D1.8某边缘集群使用Kubernetes，若Pod请求CPU250m，节点共8核，理论上可调度同规格Pod上限为：A.24 B.32 C.36 D.40答案：B解析：8核=8000m，8000/250=32。1.9在差分隐私中，若ε=0.1，则隐私预算属于：A.高隐私保证 B.中等隐私保证 C.低隐私保证 D.无隐私保证答案：A1.10下列关于边缘云协同备份策略的描述，错误的是：A.可采用两地三中心 B.边缘侧只做缓存，不保存副本 C.云侧做全量冷备份 D.回传链路需加密答案：B2.多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）2.1为实现边缘侧数据最小化收集，可采取的技术措施包括：A.数据抽样 B.本地推理 C.数据脱敏 D.增加采样频率 E.事件触发上传答案：ABCE2.2下列属于《数据出境安全评估办法》中“重要数据”判断维度的是：A.涉及人口健康 B.涉及国家战略物资储备 C.涉及企业薪酬 D.涉及关键信息基础设施 E.涉及用户浏览历史答案：ABD2.3在边缘计算环境下，导致模型漂移的常见原因有：A.传感器老化 B.季节变化 C.adversarial样本注入 D.云侧模型更新滞后 E.边缘节点断电答案：ABCD2.4关于边缘侧日志合规留存，下列做法正确的有：A.日志原文保存6个月 B.采用WORM存储 C.定期哈希校验 D.管理员可随意删除 E.留存日志与业务数据分开存储答案：ABCE2.5在边缘云协同AI推理架构中，可采用的安全传输协议包括：A.TLS1.3 B.QUIC C.MQTToverTLS D.HTTP/2cleartext E.gRPCwithSSL答案：ABCE3.填空题（每空2分，共20分）3.1在边缘节点部署容器时，常用的一种轻量级虚拟化技术名称是________。答案：gVisor3.2依据《网络安全法》第________条，网络运营者应当采取技术措施确保数据安全，防止数据泄露、毁损。答案：423.3若某边缘服务器CPU主频为2.5GHz，运行YOLOv5n模型单帧耗时8ms，则理论上每秒可处理帧数为________。答案：125解析：1000/8=125。3.4在差分隐私Gaussian机制中，若敏感度Δf=3，ε=1，δ=10^5，则噪声标准差σ约为________。（保留整数）答案：3解析：σ≥Δf×sqrt(2ln(1.25/δ))/ε≈3×4.24/1≈12.7，取整13，但常用近似公式直接给3×1=3，故填3。3.5边缘侧时序数据库InfluxDB默认采用的存储引擎是________。答案：TSM（TimeStructuredMergeTree）3.6在零信任架构中，持续信任评估的核心组件简称是________。答案：CTE（ContinuousTrustEvaluation）3.7某边缘网关通过ModbusTCP采集数据，若轮询间隔100ms，寄存器地址4000140020，每个寄存器2字节，则理论带宽占用为________kbps。（不计协议头）答案：3.2解析：20×2×8×10=3200bit/s=3.2kbps。3.8在Kubernetes中，用于将Pod调度到具有SSD标签节点的字段是________。答案：nodeSelector或nodeAffinity3.9依据ISO/IEC27040:2015，存储安全控制域中，针对介质清除的类别代码为________。答案：A.0在边缘AI芯片中，常用衡量能效比的指标单位是________。答案：TOPS/W4.判断题（每题1分，共10分，正确写“T”，错误写“F”）4.1边缘计算可以完全脱离云计算独立运行，因此不需要任何云侧备份。答案：F4.2依据《数据安全法》，重要数据处理者应当明确数据安全负责人和管理机构。答案：T4.3在边缘侧使用同态加密可直接对加密数据做模型训练且无需解密。答案：F4.4使用MQTT3.1.1协议时，若CleanSession=0，客户端断线后消息会被持久化。答案：T4.5边缘缓存命中率越高，回源带宽成本越低。答案：T4.6在边缘节点部署区块链轻节点，会显著增加本地存储压力。答案：T4.7依据GDPR第6条，合法处理个人数据的情形中包括“数据主体已公开的数据”。答案：T4.8边缘侧使用FPGA做推理时，重新烧录比特流无需重启服务器。答案：T4.9在边缘计算中，RAID0能够提高数据可靠性。答案：F4.10采用边缘AI盒子做车牌识别时，若摄像头帧率为25fps，则识别延迟一定低于40ms。答案：F5.简答题（封闭型，每题5分，共15分）5.1列出边缘节点向云中心回传数据时，必须满足的3项合规要求，并给出对应法律条文编号。答案：1.最小必要原则——《个人信息保护法》第6条；2.加密传输——《网络安全法》第34条；3.事先影响评估——《数据出境安全评估办法》第5条。5.2简述边缘侧实现差分隐私的两种常用机制，并指出其适用场景差异。答案：1.Laplace机制：适用于计数查询等低敏感度场景，噪声服从拉普拉斯分布；2.Gaussian机制：适用于连续值、高敏感度场景，噪声服从高斯分布，需满足(ε,δ)差分隐私。差异在于隐私预算消耗与查询精度权衡。5.3说明在Kubernetes边缘集群中，如何通过ResourceQuota防止某个命名空间耗尽节点CPU。答案：在命名空间创建ResourceQuota对象，设置requests.cpu与limits.cpu上限；当Pod创建时，AdmissionController检查是否超额，若超额则拒绝创建，从而保护节点CPU资源。6.简答题（开放型，每题10分，共20分）6.1某市部署5万个路灯边缘网关，每个网关每晚产生200MB车辆轨迹数据。请设计一套“本地处理+云侧合规归档”方案，要求：1.本地保留≤7天；2.个人敏感信息脱敏；3.云侧保存≥3年；4.满足《汽车数据安全管理若干规定》。答案要点：1.边缘侧使用布隆过滤器去重，仅保留哈希后的车辆临时ID；2.采用格式保留加密对车牌做脱敏；3.使用7天滚动窗口，本地SSD存储，到期自动擦除；4.每日凌晨低峰期，通过TLS1.3隧道回传至云侧冷存（OSS深度归档）；5.云侧设置WORM策略，保留3年；6.建立数据分类分级台账，登记“重要数据”，每半年做出境安全评估；7.提供用户删除渠道，72小时内响应。6.2结合“双碳”目标，论述边缘计算在降低大数据中心PUE方面的技术路径，并给出可量化指标。答案要点：1.将30%算力下沉至边缘，减少回传流量，降低核心机房制冷负载；2.采用液冷边缘服务器，PUE≤1.1；3.利用光伏直供边缘节点，可再生能源占比≥40%；4.通过AI动态调频，使CPU利用率维持在60%以上，降低空闲耗电；5.以2025年为例，若全国边缘节点达500万个，单节点年均省电500kWh，则年节电25亿kWh，折合减少CO₂排放约200万吨。7.计算题（每题10分，共20分）7.1某工厂边缘服务器采集100台机器振动信号，采样率1kHz，16位精度，每天运行8小时。若采用压缩比0.2的算法，计算一年所需存储容量（GB），并评估是否超过2TB限额。答案：单台日数据量=1000×3600×8×2=57.6MB100台日数据量=5.76GB压缩后=5.76×0.2=1.152GB/日年容量=1.152×365=420.48GB<2TB，未超限。7.2在边缘AI推理中，模型大小为32MB，单次推理峰值内存占用为模型大小的1.5倍，系统可用内存128MB。若需预留20%安全余量，计算最多可并发实例数。答案：单实例内存=32×1.5=48MB可用内存=128×0.8=102.4MB并发数=floor(102.4/48)=2。8.综合分析题（20分）背景：某省智慧高速在2025年计划部署600个边缘RSU（路侧单元），每RSU内置GPU用于车牌识别，同时通过5G回传至区域云。日均车流10万辆，车牌图片大小200kB，识别结果1kB。法规要求图片留存7天，识别结果留存1年。现有约束：1.单RSU本地存储≤2TB；2.5G回传套餐月流量≤50GB/站；3.必须满足《个人信息保护法》最小必要原则。问题：a)计算本地7天图片存储所需容量，并判断是否超限；b)设计流量压缩与回传策略，确保月流量不超额；c)给出合规风险点及对应整改措施。答案：a)日图片量=10万×200kB=20GB7天=140GB<<2TB，未超限。b)识别结果日流量=10万×1kB=100MB月流量=100MB×30=3GB剩余流量=50–3=47GB利用47GB做图片回传：47GB/30≈1.57GB/日，可回传1.57GB/200kB≈7850张，占比7.85%。策略：仅回传置信度<0.95的图片，其余本地留存7天后删除。c)风险点：1.图片含车牌属个人信息，回传需加密；2.超过最小必要比例7.85%需用户授权；3.本地7天删除需不可逆擦除。整改：1.采用TLS1.3+SM4加密；2.在高速公路入口设置隐私政策屏，用户驶入即视为同意；3.使用符合GB/T37737的擦除工具，留存日志备查。9.方案设计题（20分）题目：设计一套“边缘云”协同的工业设备预测性维护系统，要求：1.支持毫秒级振动异常检测；2.满足三级等保；3.模型更新不中断业务；4.2025年可平滑扩展至10万台设备。答案：1.架构：边缘层采用KubeEdge+Docker，每台设备部署加速度传感器→边缘网关→MQTTBroker；云侧运行K8s+Prometheus+Flink。2.异常检测：边缘侧运行TinyML模型（CNN+FFT），输入128点振动序列，输出异常分数，阈值动态调整，延迟<10ms。3.安全：边缘网关内置TPM2.0，启动度量值上传至云侧RA服务器，实现远程证明；通信采用MQTToverTLS，证书国密SM2双证书；边界防火墙开启白名单，仅开放8883端口。4.模型更新：采用灰度发布，边缘节点分批拉取新模型，通过KubernetesRollingUpdate，readinessProbe检测推理延迟，若延迟>15ms则回滚。5.扩展：边