2025年中国彩灯区块链版权AI编程师认证考试预测试题及答案

2025年中国彩灯区块链版权AI编程师认证考试预测试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.彩灯数字版权上链时，通常优先选择以下哪种区块链类型以平衡效率与去中心化？A.公有链（如比特币）B.联盟链（如HyperledgerFabric）C.私有链（企业内部链）D.跨链（如Polkadot）2.AI提供彩灯设计图的版权归属争议中，根据2024年修订的《中华人民共和国著作权法实施条例》，若提供模型训练数据包含未授权的传统彩灯纹样，责任主体首先指向？A.AI模型使用者B.模型训练数据提供方C.模型开发企业D.彩灯纹样原作者3.基于区块链的彩灯版权存证系统中，存证数据的最小不可篡改单元是？A.区块头哈希值B.交易记录哈希值C.Merkel树根哈希D.时间戳服务器签名4.开发彩灯动态效果提供AI模型时，若需保留设计过程的可追溯性以支持版权主张，应优先在模型中嵌入以下哪种模块？A.注意力机制（Attention）B.水印嵌入层（WatermarkEmbedding）C.对抗提供网络（GAN）判别器D.强化学习奖励函数5.智能合约执行彩灯版权转让时，触发条件需包含“原作者数字签名”与“受让方区块链地址”，其核心目的是？A.确保交易不可撤销B.验证双方身份真实性C.记录交易时间戳D.提供唯一交易哈希6.彩灯NFT（非同质化通证）的元数据中，必须包含的版权相关信息是？A.彩灯制作材料清单B.设计图分辨率参数C.原作者区块链地址D.动态灯光效果时长7.训练彩灯风格迁移AI模型时，若训练集包含1000张传统彩灯图片（分辨率1024×1024），测试集应至少包含多少张以保证模型泛化能力？A.100张B.200张C.300张D.500张8.区块链节点在彩灯版权存证中的核心功能是？A.存储完整彩灯设计原图B.验证存证交易合法性并打包区块C.提供算力竞争获得记账权D.为存证数据提供可视化图表9.AI提供彩灯3D模型时，若需防止模型被恶意微调后伪造版权，应采用以下哪种技术？A.模型剪枝（Pruning）B.模型加密（ModelEncryption）C.模型蒸馏（Distillation）D.模型水印（ModelWatermarking）10.彩灯版权区块链系统中，为防止女巫攻击（SybilAttack），节点身份验证通常采用？A.工作量证明（PoW）B.权益证明（PoS）C.身份证书（CA认证）D.委托权益证明（DPoS）二、多项选择题（每题3分，共15分，少选、错选均不得分）1.彩灯区块链版权系统需满足的核心技术要求包括？A.存证数据可追溯至原始创作时间B.支持多格式（图片/3D模型/视频）版权存证C.节点间数据同步延迟≤2秒D.允许原作者无限制修改已存证内容2.AI编程中，用于彩灯动态效果提供的常用深度学习框架包括？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras3.智能合约在彩灯版权交易中的应用场景包括？A.自动执行版权转让分成（如原作者获得10%后续交易收益）B.验证受让方是否具备购买资质（如非遗保护机构）C.记录交易失败时的错误日志并触发人工审核D.提供包含版权条款的法律文本PDF4.彩灯版权AI辅助审核系统需识别的侵权行为包括？A.直接复制AI提供彩灯设计图的配色方案B.改编传统彩灯纹样但保留核心元素（如龙凤图案结构）C.利用相同AI模型提供高度相似的彩灯造型D.引用已过版权保护期的明清彩灯纹样5.区块链与AI融合在彩灯版权保护中的创新点包括？A.AI自动提取彩灯设计特征并上链存证B.区块链为AI提供内容提供唯一身份标识（DID）C.智能合约根据AI评估的设计独创性调整版权保护期限D.AI分析区块链上的交易数据预测彩灯设计流行趋势三、填空题（每题2分，共10分）1.彩灯数字版权存证时，通常采用______哈希算法（如SHA-256）将设计文件转换为固定长度摘要，确保数据不可篡改。2.AI提供彩灯内容（AIGC）的版权登记需提交______（如模型训练参数、提示词、提供过程日志）以证明创作主体参与度。3.联盟链环境下，彩灯版权存证的共识算法多采用______（如PBFT），通过节点间投票达成一致，适用于低延迟需求场景。4.开发彩灯动态灯光效果提供模型时，若需模拟传统彩灯“渐变色过渡”效果，可使用______（如LSTM或Transformer）处理时间序列数据。5.彩灯NFT的元数据标准通常遵循______（如ERC-721或ERC-1155），其中需明确标注“版权声明”“授权范围”等字段。四、简答题（每题8分，共32分）1.请简述区块链技术如何解决彩灯版权归属的“先占性”争议。2.AI提供彩灯设计图时，若模型训练数据包含未授权的传统彩灯纹样（如某非遗传承人未公开的手稿），可能引发哪些法律风险？需通过哪些技术手段规避？3.设计一个基于智能合约的彩灯版权转让流程，需包含“身份验证”“版权状态检查”“转让执行”“存证更新”四个关键步骤，说明每一步的具体实现方式。4.开发彩灯风格AI分类模型时，若训练集存在“明清宫廷彩灯”样本量远多于“民间节日彩灯”的问题，可能导致什么后果？应采用哪些方法平衡数据分布？五、编程题（第1题15分，第2题18分，共33分）1.请使用Solidity编写一个智能合约，实现彩灯版权的“首次发行”功能。要求：合约名称为LanternCopyright包含结构体LanternNFT，字段：tokenId（uint256）、creator（address）、creationTime（uint256）、copyrightInfo（string）包含函数mintNFT，参数：tokenId（uint256）、copyrightInfo（string），功能：仅允许合约部署者调用，创建新NFT并记录创作者（msg.sender）及创建时间（block.timestamp）2.请使用Python（TensorFlow或PyTorch）编写一个简单的CNN模型，用于识别彩灯设计图中的“核心元素”（如“龙纹”“莲花”“灯笼骨架”）。要求：输入为224×224×3的RGB图像包含至少3个卷积层（带ReLU激活和最大池化）输出为10类核心元素的概率分布（softmax激活）给出模型训练时的损失函数和优化器选择，并说明理由答案一、单项选择题1.B2.C3.C4.B5.B6.C7.B8.B9.D10.C二、多项选择题1.ABC2.ABD3.ABC4.ABC5.ABCD三、填空题1.密码学2.创作过程证据3.实用拜占庭容错4.循环神经网络（或序列模型）5.ERC标准四、简答题1.区块链通过时间戳服务和不可篡改的交易记录解决“先占性”争议：创作者将彩灯设计的哈希值（或元数据）打包成交易提交至区块链；矿工节点验证交易后加盖时间戳并写入区块；所有节点同步区块数据，形成全局一致的时间顺序记录；当发生归属争议时，可通过查询区块链中该设计的最早存证时间，判定原始创作者。2.法律风险：可能构成对原作者“复制权”的侵犯（若训练数据未获得授权）；AI提供结果若与原纹样实质性相似，可能被认定为侵权作品；模型开发企业可能因“帮助侵权”承担连带责任。规避技术手段：训练前对数据进行授权验证（如通过区块链查询纹样版权状态）；采用联邦学习（FederatedLearning），在本地训练模型避免传输原始数据；在提供结果中嵌入版权指纹（如不可见水印），标记数据来源。3.智能合约流程设计：身份验证：调用OpenZeppelin的Ownable库，或要求双方提供ECDSA签名（通过ecrecover验证签名与地址匹配）；版权状态检查：查询NFT的ownerOf(tokenId)确认原作者拥有所有权，且版权未被质押或冻结；转让执行：调用safeTransferFrom函数，将NFT从原作者地址转移至受让方地址；存证更新：在区块链事件（Event）中记录转让时间、双方地址及新的版权有效期（若有），并更新NFT元数据中的“当前持有者”字段。4.后果：模型可能过拟合“明清宫廷彩灯”特征，对“民间节日彩灯”分类准确率低（类别不平衡问题）。解决方法：数据层：过采样少数类（如复制或通过SMOTE提供合成样本）；算法层：使用加权交叉熵损失（为少数类分配更高权重）；模型层：引入注意力机制（如SE模块）增强对少数类特征的提取；验证层：采用分层交叉验证（StratifiedK-Fold）确保每折数据类别分布与原数据集一致。五、编程题1.Solidity智能合约代码：```solidity//SPDX-License-Identifier:MITpragmasolidity^0.8.0;contractLanternCopyright{structLanternNFT{uint256tokenId;addresscreator;uint256creationTime;stringcopyrightInfo;}mapping(uint256=>LanternNFT)publicnfts;addresspublicdeployer;constructor(){deployer=msg.sender;}modifieronlyDeployer(){require(msg.sender==deployer,"Onlydeployercanmint");_;}functionmintNFT(uint256tokenId,stringmemorycopyrightInfo)externalonlyDeployer{require(nfts[tokenId].creator==address(0),"NFTalreadyexists");nfts[tokenId]=LanternNFT({tokenId:tokenId,creator:msg.sender,creationTime:block.timestamp,copyrightInfo:copyrightInfo});}}```2.PyTorchCNN模型代码：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimclassLanternElementClassifier(nn.Module):def__init__(self,num_classes=10):super().__init__()self.features=nn.Sequential(卷积层1：224×224×3→112×112×32nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2),卷积层2：112×112×32→56×56×64nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2),卷积层3：56×56×64→28×28×128nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2))