2026年智慧模型安全管理试卷

2026年智慧模型安全管理试卷一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2026年智慧模型在联邦学习场景下，为防止梯度泄露导致成员推理攻击，下列哪项技术最能降低泄露风险？A.同态加密B.差分隐私噪声注入C.模型剪枝D.知识蒸馏答案：B解析：差分隐私通过在梯度更新中添加校准噪声，使得攻击者无法以高置信度推断某一样本是否参与训练，从而有效抑制成员推理攻击。同态加密虽能保护梯度明文，但计算开销大且无法抵御统计推断；剪枝与蒸馏属于模型压缩手段，对隐私保护有限。2.在智慧模型生命周期管理中，“模型卡”（ModelCard）的核心作用不包括：A.记录训练数据分布B.声明预期用途与限制C.提供对抗样本测试报告D.给出可解释性算法细节答案：C解析：模型卡侧重透明度与伦理声明，对抗样本测试报告通常收录于安全评估报告而非模型卡。3.当智慧模型采用动态权重平均（DWA）进行多任务学习时，若任务A的验证损失下降速度远快于任务B，则DWA的权重调整趋势为：A.任务A权重上升，任务B权重下降B.任务A权重下降，任务B权重上升C.两者权重均上升D.两者权重均下降答案：B解析：DWA通过损失下降速率衡量任务难易，速率快的任务被认为相对“简单”，其权重被降低以平衡整体训练。4.2026年新规要求智慧模型在部署前完成“双轨红队”测试，其中“双轨”指：A.内部白盒+外部黑盒B.自动化fuzz+人工渗透C.数据投毒+模型窃取D.功能测试+性能压测答案：A解析：双轨红队强调内外部视角互补，白盒让内部团队充分审视代码与梯度，黑盒模拟真实外部攻击者。5.对于基于Transformer的智慧模型，下列哪种方法可在推理阶段实现“token级”可撤销性？A.前缀调优（Prefix-tuning）B.反事实token替换C.选择性遗忘（SelectiveForgetting）D.键值缓存剪枝答案：C解析：选择性遗忘通过梯度上升更新特定token表示，使其对输出贡献趋近于零，实现逻辑删除。6.智慧模型在边缘设备运行时，若采用4-bit量化权重+8-bit激活，其内存占用相对于FP32的压缩比约为：A.4倍B.6倍C.8倍D.12倍答案：C解析：FP32占4字节，权重压缩至0.5字节，激活保持1字节，综合压缩比≈(4+4)/(0.5+1)=8。7.在智慧模型供应链安全审计中，SBOM（软件物料清单）最需要关注的哈希算法是：A.MD5B.SHA-1C.SHA-256D.CRC32答案：C解析：SHA-256目前仍抗碰撞，适合用于完整性校验；MD5与SHA-1已被证明存在碰撞攻击。8.当智慧模型使用“零知识证明”验证推理正确性时，下列哪项开销最大？A.证明生成B.证明验证C.密钥生成D.模型参数加密答案：A解析：证明生成需对每一层计算构造算术电路，时间复杂度随模型深度指数增长。9.2026年发布的《智慧模型伦理沙盒》规定，若模型输出概率p满足p∈[0.48,0.52]，则必须：A.拒绝回答B.触发二次人类审核C.输出校准区间D.强制随机化答案：C解析：区间输出可降低过度自信带来的伦理风险，同时保留决策透明度。10.在智慧模型更新阶段，采用“影子模型”策略时，影子模型与主模型最关键的差异应体现在：A.网络结构B.随机种子C.学习率D.损失函数答案：B解析：保持结构、超参一致，仅改变随机种子，可隔离随机性对A/B指标的影响，确保对比公平。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下哪些技术组合可在不共享原始数据的前提下完成跨域智慧模型协同训练？A.同态加密+安全多方计算B.差分隐私+联邦平均C.梯度压缩+知识蒸馏D.拆分学习+可信执行环境答案：A、B、D解析：C中的知识蒸馏仍需共享logits，可能泄露数据分布；其余组合均能在数据不出域的情况下完成梯度或参数交换。12.智慧模型遭遇“模型反演”攻击时，攻击者可能利用的侧信道信息包括：A.预测置信度向量B.推理延迟C.能耗曲线D.参数更新差分答案：A、B、C、D解析：置信度向量直接泄露类别关联；延迟与能耗可反映激活稀疏度；参数差分泄露训练数据记忆。13.在智慧模型“可解释性监管”框架中，以下哪些指标被用于衡量“解释忠诚度”？A.忠诚度-稳定性B.忠诚度-一致性C.忠诚度-鲁棒性D.忠诚度-压缩性答案：A、B、C解析：压缩性属于解释复杂度指标，与忠诚度无关。14.智慧模型进行“联邦遗忘”时，需满足：A.数据拥有者提交删除请求B.服务器能够定位对应梯度历史C.全局模型可rollback至指定轮次D.遗忘后模型性能不得下降答案：A、B、C解析：性能下降是允许的，但需控制在伦理沙盒阈值内。15.针对智慧模型“提示注入”攻击的防御策略有：A.输入过滤+输出后处理B.提示模板签名验证C.动态随机模板D.降低温度系数答案：A、B、C解析：降低温度仅影响生成随机性，无法阻止恶意提示注入。三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）16.智慧模型使用LoRA微调时，低秩矩阵的秩越大，越能抵御后门攻击。答案：×解析：秩增大提升表达能力，反而可能嵌入更复杂触发模式。17.在智慧模型安全评估中，F1-score越高代表鲁棒性越强。答案：×解析：F1衡量整体性能，与对抗鲁棒性无直接因果。18.2026年新规要求所有智慧模型必须支持“可撤销水印”，即能在发现违规后从模型权重中移除水印而不重训。答案：√解析：可撤销水印通过参数投影实现，满足“被遗忘权”延伸需求。19.智慧模型采用“动态量化”时，激活尺度因子可在推理阶段实时更新。答案：√解析：动态量化每轮迭代重新计算scale，适应数据漂移。20.使用ReLU激活的智慧模型在GPU上运行，若遭遇“功耗分析”攻击，攻击者可通过功耗峰值间隔推断批大小。答案：√解析：批大小决定并行激活数量，功耗峰值周期与批大小呈线性相关。21.智慧模型在联邦学习中采用“梯度截断”可防止模型窃取攻击。答案：×解析：梯度截断缓解爆炸问题，对窃取无直接防护。22.智慧模型输出层加入“伦理门控”模块后，推理延迟一定增加。答案：×解析：门控可并行化，延迟增量可接近零。23.智慧模型使用“随机平滑”认证鲁棒性时，噪声强度σ越大，认证半径越大。答案：√解析：根据随机平滑理论，认证半径R∝σ。24.智慧模型在边缘部署时，若使用“权重共享”技术，则SBOM中只需记录一份参数哈希。答案：√解析：共享权重哈希一致，无需重复记录。25.智慧模型“零样本”场景下，提示工程对安全性无影响。答案：×解析：提示可诱导泄露训练数据，影响隐私安全。四、填空题（每空2分，共20分）26.在智慧模型“梯度泄露防御”中，若采用(α,δ)-松弛差分隐私，则隐私损失ε的上界表达式为ε≤√(2ln(1/δ))/α+α·Δ²/(2σ²)，其中Δ表示______。答案：梯度范数上界（敏感度）27.智慧模型进行“模型压缩”时，若采用“稀疏化+量化”级联，压缩率相乘的前提条件是______。答案：稀疏模式与量化网格独立同分布28.2026年智慧模型“伦理熔断”机制规定，当连续三次触发“高风险token”时，系统进入______模式。答案：静默降级（SilentDegradation）29.智慧模型在“安全多方计算”框架下，若使用Beaver三元组进行矩阵乘法，通信轮次为______。答案：2轮30.智慧模型“后门触发”常用“正方形+RGB(255,0,255)”作为patch，其频域特征在DCT变换后集中于______分量。答案：高频对角31.智慧模型“可解释性”方法IntegratedGradients的基线选择原则为______。答案：信息熵最小（全黑或全灰）32.智慧模型“联邦学习”中，若客户端本地epoch过多，会导致______偏差增大。答案：客户端漂移（ClientDrift）33.智慧模型“知识蒸馏”时，温度系数τ→∞，软标签分布趋近于______。答案：均匀分布34.智慧模型“零知识证明”采用zk-SNARK，其可信设置仪式称为______。答案：PowersofTau35.智慧模型“模型窃取”防御中，“水印激活”通常选择______层输出作为签名载体。答案：倒数第二层（语义抽象最高且维度可控）五、简答题（每题10分，共30分）36.阐述“智慧模型联邦遗忘”中基于“牛顿下降”的精确删除算法核心步骤，并给出计算复杂度。答案：步骤1：服务器接收用户删除请求，定位对应数据子集D_i及其训练轮次t_i。步骤2：重构t_i轮全局模型参数θ_{t_i}，通过区块链存证的参数哈希确保一致性。步骤3：计算删除数据后的海森逆H^{-1}，采用Woodbury公式降维：H^{-1}=(H_0+∇²L_i)^{-1}=H_0^{-1}-\frac{H_0^{-1}∇²L_iH_0^{-1}}{1+tr(H_0^{-1}∇²L_i)}步骤4：执行牛顿下降更新：θ^=θ_{t_i}-H^{-1}∇L_i(θ_{t_i})θ^=θ_{t_i}-H^{-1}∇L_i(θ_{t_i})步骤5：将θ^作为新初始点，重训剩余数据1-2轮，确保收敛。步骤5：将θ^作为新初始点，重训剩余数据1-2轮，确保收敛。复杂度：海森逆计算O(d²·|D_i|)，其中d为参数维度；Woodbury降维后降至O(d·|D_i|+d²)。37.说明“智慧模型供应链”中SBOM与MBOM（模型物料清单）的差异，并给出二者映射关系表。答案：SBOM聚焦软件依赖，MBOM聚焦模型资产。差异如下：1.粒度：SBOM到库级别，MBOM到参数张量级别。2.完整性：SBOM用SHA-256校验源码包，MBOM用SHA-512校验权重文件。3.许可证：SBOM关注开源协议，MBOM关注数据使用协议。映射关系表：|SBOM组件|版本|哈希|MBOM对应|影响面||onnxruntime|1.16|abc123|推理引擎|运行兼容性||cuda|12.2|def456|GPU加速|精度一致性||resnet50.pt|2026r2|5a7b9c|主干权重|预测分布||imagenet_labels.json|v3|1a2b3c|标签空间|输出语义|38.描述“智慧模型红队”在物理世界的“声纹逃逸”测试流程，并给出评价指标。流程：1.场景搭建：在3×4m消声室布置环形麦克风阵列，信噪比可控55-75dB。2.目标模型：嵌入式语音助手，采样率16kHz，MFCC特征+Transformer。3.攻击生成：使用对抗扰动生成器，约束‖δ‖∞≤0.002，目标命令“打开车门”。4.播放设备：超声换能器阵列，载波40kHz，调制后下变频至人耳可听域。5.记录指标：成功率SR=成功触发次数/总次数隐蔽性SNR=10log₁₀(P_signal/P_perturb)距离鲁棒性DR=最大有效距离/基准距离角度鲁棒性AR=有效角度范围/360°评价：SR≥80%且SNR≤-20dB视为高危漏洞。六、计算题（共25分）39.（10分）某智慧模型采用随机平滑认证，输入x∈ℝ²，分类器f(x)=argmax_iZ_i(x)，其中Z_i为logit。已知σ=0.25，认证半径R需满足R=σ·Φ⁻¹(p_A)，其中p_A为正确类别A的预测概率。现测得softmax概率p_A=0.92，求R并评估在L₂范数扰动ε=0.20时的鲁棒性。答案：Φ⁻¹(0.92)≈1.405R=0.25×1.405=0.351∵ε=0.20<0.351，∴模型在ε范围内可认证鲁棒。解析：随机平滑理论保证以概率至少1-α，任何‖δ‖₂<R的扰动不改变分类结果。40.（15分）智慧模型联邦学习场景，N=100客户端，本地数据量n_i~U[500,1000]，目标隐私预算ε=2.0，δ=10⁻⁵。采用MomentsAccountant，需计算每轮高斯噪声标准差σ。已知总轮次T=50，采样率q=0.1，敏感度Δ=1.0。答案：MomentsAccountant隐私损失：ε=q·√(T·(e^{1/σ²}-1))·√(2ln(1/δ))令ε=2.0，解得σ=√(1/ln(1+(ε/(q·√(T·2ln(1/δ))))²))代入数值：q=0.1,T=50,δ=10⁻⁵,ln(1/δ)≈11.51σ≈√(1/ln(1+(2/(0.1·√(50·2·11.51)))²))=√(1/ln(1+(2/0.1·√1151)²))=√(1/ln(1+(2/3.39)²))=√(1/ln(1.35))≈√(1/0.30)≈1.83因此每轮需注入N(0,1.83²)噪声。七、综合设计题（共30分）41.某市2026年部署“智慧交通”大模型，需同时满足实时车牌识别、轨迹预测与隐私合规。请设计一套“端-边-云”协同的安全管理方案，要求：1.数据不出域；2.模型更新可撤销；3.单点故障可恢复；4.支持红队持续测试。答案：架构：端：车载MCU运行INT8量化YOLOv8，本地缓存加密，采用AES-256-GCM，密钥由TPM2.0密封。边：RSU（路侧单元）聚合50辆车梯度，使用安全聚合（SecureAggregation），密钥交换基于ECDH-P256。云：联邦协调器，基于HyperledgerFabric记录每轮哈希，支持智能合约触