2026年计算机技术与软件专业技术资格高级考试人工智能安全工程师试卷

2026年计算机技术与软件专业技术资格高级考试人工智能安全工程师试卷科目一：综合知识（考试时间150分钟，满分75分）一、单项选择题（共75小题，每小题1分，共75分。每小题的四个选项中，只有一个是正确答案，请将正确选项的代码填涂在答题卡对应位置）1.后量子密码算法因可抵御量子计算对传统公钥密码的攻击，已逐步应用于人工智能模型知识产权保护场景。下列不属于NIST首批标准化后量子密钥封装算法的是（）A.CRYSTALS-KyberB.CRYSTALS-DilithiumC.NTRU-HRSS-KEMD.ClassicMcEliece2.某企业部署了面向内部员工的大模型辅助开发平台，基于零信任架构构建访问控制体系。下列不符合零信任“永不信任、始终验证”核心原则的访问控制措施是（）A.基于员工身份、终端环境、访问时段的多因素身份认证B.对员工提交的prompt和模型返回结果进行实时内容审计C.默认允许同一部门员工访问所有类型的模型推理接口D.基于最小权限原则为不同岗位员工分配对应模型的调用权限3.存算一体架构通过在存储单元内直接完成计算，可大幅降低AI推理任务的功耗与延迟。下列关于存算一体技术应用于AI安全场景的描述，错误的是（）A.可在端侧设备中实现本地AI推理，避免原始数据上传导致的隐私泄露B.内置硬件级模型加密模块，可有效防止模型权重被物理窃取C.因计算过程在存储单元内完成，完全免疫侧信道攻击带来的模型泄露风险D.可集成硬件级对抗样本检测模块，提升端侧AI系统的抗攻击能力4.某企业在构建AI训练数据集时，需要对包含个人信息的数据进行脱敏处理。下列属于不可逆脱敏技术的是（）A.数据掩码B.对称加密C.哈希加盐D.数据分片5.某AI模型服务部署在云平台上，为防止DDoS攻击影响服务可用性，下列防护措施中效果最有限的是（）A.接入流量清洗服务B.采用CDN分发静态请求C.限制单用户的API调用频率D.对模型推理请求进行内容审计6.某边缘AI设备采用Linux嵌入式系统，为提升设备的安全防护能力，下列不属于操作系统安全加固措施的是（）A.关闭不必要的服务与端口B.启用SELinux强制访问控制C.对模型权重文件进行加密存储D.定期更新系统安全补丁7.同态加密是实现密态计算的核心技术，可用于保护AI推理过程中的数据隐私。下列关于同态加密的描述，正确的是（）A.全同态加密可支持任意类型的密文计算，且计算效率高于明文计算B.半同态加密仅支持加法或乘法一种运算，无法应用于AI推理场景C.同态加密可在不解密数据的前提下完成计算，保证数据全程处于加密状态D.同态加密的安全性基于大整数分解问题，可抵御量子计算攻击8.信息安全的三大基本属性是保密性、完整性和可用性，下列属于保障AI模型完整性的措施是（）A.对模型权重进行加密存储，防止未授权访问B.采用模型水印技术，保护模型知识产权C.对模型进行数字签名，防止模型被篡改D.部署多节点集群，提升模型服务的可用性9.某企业采用SaaS模式的AI大模型服务开展业务，下列安全责任中，属于SaaS服务商承担的是（）A.用户数据的分类分级与脱敏处理B.模型服务的安全运维与漏洞修复C.业务应用的访问控制策略配置D.终端设备的安全防护10.具身智能机器人属于典型的物联网AI应用，下列不属于具身智能机器人面临的物理安全风险的是（）A.攻击者通过物理接触提取设备中的模型权重B.机器人运动控制模块被恶意篡改，导致物理伤害C.传感器被对抗性干扰，导致环境感知错误D.远程通信被窃听，导致用户语音数据泄露11.Transformer架构是当前大语言模型的核心基础，其核心模块自注意力机制的主要作用是（）A.降低模型的参数量，提升推理速度B.捕捉输入序列中不同token之间的依赖关系C.对输入数据进行归一化处理，提升训练稳定性D.通过梯度下降优化模型权重，降低损失函数值12.多模态大模型可同时处理文本、图像、音频、视频等多种模态数据，其核心技术环节模态对齐的主要目标是（）A.将不同模态的数据转换为统一的特征空间表示B.对不同模态的数据进行长度归一化，保证输入维度一致C.提升不同模态数据的采集质量，降低噪声干扰D.对不同模态的数据进行加密处理，保障数据隐私13.联邦学习是实现跨机构数据协同建模的重要技术，按照数据分布特征可分为横向联邦、纵向联邦与联邦迁移学习。下列适用于横向联邦学习场景的是（）A.银行与电商平台基于用户共同特征联合构建风控模型B.多家不同区域的医院基于各自的病历数据联合构建疾病预测模型C.车企与地图服务商基于车辆行驶数据联合构建自动驾驶感知模型D.高校与企业基于跨领域的小样本数据联合构建故障诊断模型14.扩散模型是当前AI图像生成的核心技术，其基本工作原理是（）A.通过生成器与判别器的对抗训练，生成逼真的图像B.逐步向数据中添加噪声，再通过反向去噪过程生成数据C.基于自回归方式逐像素生成图像内容D.通过编码-解码结构实现图像的特征提取与重建15.AIAgent是具备自主感知、决策、执行能力的智能体，其核心架构通常不包括（）A.感知模块B.决策规划模块C.执行模块D.数据标注模块16.按照学习方式分类，机器学习可分为监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习。下列属于强化学习典型应用的是（）A.垃圾邮件分类B.用户画像聚类C.自动驾驶决策控制D.图像风格迁移17.下列深度学习优化算法中，可自适应调整学习率的是（）A.随机梯度下降（SGD）B.带动量的SGDC.AdamD.批量梯度下降（BGD）18.目标检测是计算机视觉的核心任务之一，下列不属于目标检测算法的是（）A.YOLO系列B.FasterR-CNNC.ResNetD.SSD19.大语言模型的上下文窗口长度是衡量其能力的重要指标，其核心含义是（）A.模型一次可处理的最大token数量B.模型支持的最长文本生成长度C.模型训练时使用的最大样本长度D.模型可记忆的对话轮次上限20.具身智能是AI与物理世界交互的重要方向，下列关于具身智能的描述，错误的是（）A.具身智能需要结合感知、决策、控制等多类技术B.具身智能系统仅能通过物理机器人实现，无法在虚拟环境中训练C.强化学习是具身智能决策控制的核心技术之一D.具身智能系统需要应对物理世界的不确定性与动态性21.小样本学习旨在解决标注数据不足情况下的模型训练问题，下列不属于小样本学习常用技术路径的是（）A.元学习（Meta-Learning）B.迁移学习（TransferLearning）C.数据增强（DataAugmentation）D.全监督训练（FullSupervision）22.知识图谱可用于增强大模型的事实准确性，减少幻觉问题。下列关于知识图谱的描述，错误的是（）A.知识图谱以三元组的形式存储实体与关系B.知识图谱可用于大模型的检索增强生成（RAG）C.知识图谱的构建不需要人工参与，可完全自动完成D.知识推理是知识图谱的核心能力之一23.检索增强生成（RAG）是提升大模型知识准确性的重要技术，其核心流程是（）A.先将用户问题与外部知识库进行匹配检索，再将检索结果与问题结合输入大模型生成答案B.先对大模型进行微调，再生成答案C.先对用户问题进行分类，再调用对应的专业模型生成答案D.先生成答案，再到知识库中校验答案的准确性24.模型量化是提升AI推理速度、降低部署成本的常用技术，其核心原理是（）A.减少模型的网络层数，降低参数量B.将模型的浮点型参数转换为低位宽的整型参数，减少计算量与存储开销C.移除模型中不重要的参数，提升推理速度D.将大模型拆分为多个小模型，并行推理25.下列不属于AI芯片按架构分类的是（）A.GPUB.FPGAC.ASICD.DDR26.依据《人工智能安全标准体系建设指南（2023版）》，人工智能安全风险可分为数据安全、模型安全、应用安全、伦理与社会安全四大类。下列属于模型安全风险的是（）A.训练数据中包含个人敏感信息未进行脱敏处理B.大模型被提示注入攻击后生成违规内容C.模型训练过程中被植入后门，触发特定输入时输出错误结果D.AI算法在招聘场景中存在性别歧视，违反公平性原则27.下列不属于国际主流AI安全框架的是（）A.NISTAI风险管理框架（AIRMF）B.ISO/IEC42001AI管理体系C.OWASPAI安全Top10D.ITILIT服务管理框架28.AI系统的攻击面可分为数据层、模型层、应用层、基础设施层四大类，下列属于应用层攻击面的是（）A.训练数据被投毒B.模型被窃取C.提示注入攻击D.云服务器被入侵29.大语言模型的幻觉（Hallucination）问题是其重要安全风险之一，其核心含义是（）A.模型生成的内容存在语法错误，无法理解B.模型生成的内容不符合事实，看似合理但实际错误C.模型无法理解用户的问题，答非所问D.模型生成内容的速度过慢，影响用户体验30.AI训练数据的安全风险不包括（）A.训练数据包含敏感信息，导致隐私泄露B.训练数据被投毒，导致模型性能下降或出现后门C.训练数据的版权问题，导致知识产权纠纷D.模型推理速度过慢，影响服务可用性31.下列不属于模型安全风险的是（）A.模型被窃取，导致知识产权损失B.模型存在后门，被攻击者恶意触发C.模型可解释性差，无法追溯错误原因D.训练数据被篡改，导致模型精度下降32.AI算法的公平性是伦理安全的核心要求，下列不属于算法歧视产生原因的是（）A.训练数据存在偏差，代表性不足B.算法设计时的目标函数未考虑公平性C.模型的推理速度过快，导致判断失误D.模型的特征选择包含敏感属性（如性别、种族）33.AI模型的可解释性是安全治理的重要要求，下列属于事后可解释性方法的是（）A.线性回归模型B.决策树模型C.SHAP值方法D.规则引擎34.AIGC内容安全风险不包括（）A.生成违规违法内容B.深度伪造内容用于诈骗C.AI生成内容的版权纠纷D.模型训练效率低下35.AI供应链安全是当前被广泛关注的安全领域，下列不属于AI供应链安全风险的是（）A.开源模型存在后门，被攻击者植入恶意代码B.第三方训练数据包含恶意样本，导致投毒攻击C.开源AI框架存在漏洞，导致模型服务被入侵D.模型推理时出现幻觉，生成错误内容36.某企业部署的智能客服大模型接入了内部知识库，攻击者通过在用户咨询的问题中嵌入隐藏指令，诱导大模型泄露内部知识库中的商业秘密。该攻击属于下列哪种提示注入类型？（）A.直接提示注入B.间接提示注入C.角色越狱攻击D.Token溢出攻击37.攻击者在人脸识别系统的训练数据中混入少量带有特定花纹贴纸的人脸样本，并将其标注为“合法访客”，导致后续佩戴该花纹贴纸的人员可绕过人脸识别系统。该攻击属于下列哪种数据投毒类型？（）A.标签翻转投毒B.特征污染投毒C.后门投毒D.Clean-Label投毒38.成员推理攻击是针对AI模型的常见隐私攻击方式，其核心攻击目标是（）A.获取模型的全部权重参数B.推断某个特定样本是否属于模型的训练数据集C.通过模型的输出反推训练数据的整体分布D.植入后门指令控制模型的输出结果39.攻击者通过向黑盒AI模型发送大量查询请求，收集输入输出标签对，进而训练出一个与目标模型功能相近的替代模型。该攻击属于下列哪种模型窃取方式？（）A.白盒模型窃取B.基于输出标签的黑盒窃取C.基于输出概率分布的黑盒窃取D.基于侧信道信息的模型窃取40.对抗样本攻击通过在输入中添加微小的人眼不可察觉的扰动，导致模型输出错误结果。下列不属于对抗样本攻击特点的是（）A.扰动微小，人类难以察觉B.攻击成功率高，且迁移性强C.仅能在白盒条件下实现，黑盒场景下无法攻击D.可应用于图像、文本、音频等多种模态41.大模型的越狱（Jailbreak）攻击是指攻击者通过构造特殊prompt，绕过大模型的安全对齐机制，诱导其生成违规内容。下列不属于常见越狱攻击方法的是（）A.角色扮演法B.提示分割法C.梯度上升法D.少数样本诱导法42.攻击者通过在大模型可访问的外部文档、网页、图片中嵌入隐藏指令，诱导大模型执行恶意操作，这种攻击属于（）A.直接提示注入B.间接提示注入C.模型窃取攻击D.成员推理攻击43.攻击者随机将训练数据中的部分样本标签修改为错误标签，导致模型的整体分类精度下降，这种数据投毒攻击属于（）A.可用性攻击（破坏模型整体性能）B.针对性攻击（仅针对特定样本出错）C.后门攻击（需要触发器触发）D.Clean-Label投毒（标签保持正确）44.Clean-Label投毒是一种隐蔽性极强的数据投毒攻击，其核心特点是（）A.投毒样本的标签是正确的，仅修改样本的特征B.投毒样本的特征是正确的，仅修改样本的标签C.投毒样本无法被人类识别，也无法被算法检测D.投毒仅影响模型的训练过程，不影响推理过程45.属性推断攻击是针对AI模型的隐私攻击方式之一，其攻击目标是（）A.推断某个样本是否属于训练数据集B.从模型的输出中推断出训练数据的敏感属性（如性别、年龄）C.获取模型的全部权重参数D.诱导模型生成错误的输出结果46.模型逆向攻击通过模型的输出反推训练数据的原始信息，下列属于模型逆向攻击的是（）A.利用人脸识别模型的输出向量，重建人脸图像B.通过查询模型的输出，推断某个用户是否在训练集中C.通过输入输出对训练替代模型，窃取模型功能D.在输入中添加扰动，导致模型分类错误47.物理对抗攻击是指在物理世界中对AI系统进行的对抗样本攻击，下列属于物理对抗攻击的是（）A.在人脸图像上添加数字噪声，绕过人脸识别B.在车牌上粘贴特殊贴纸，导致车牌识别系统识别错误C.构造特殊prompt，诱导大模型生成违规内容D.在训练数据中添加恶意样本，植入后门48.针对多模态大模型的攻击方式不包括（）A.在图像中嵌入隐藏文本指令，诱导模型执行恶意操作B.在音频中添加人耳不可闻的扰动，导致语音识别错误C.修改文本的字体样式，导致OCR识别错误D.对模型的权重进行加密，提升模型安全性49.攻击者通过构造恶意指令，诱导AIAgent执行未授权操作（如转账、删除文件等），这种攻击属于（）A.提示注入攻击B.模型窃取攻击C.数据投毒攻击D.成员推理攻击50.侧信道攻击是针对AI模型部署环境的攻击方式，下列不属于侧信道攻击的是（）A.通过测量AI芯片的功耗变化，推断模型的权重信息B.通过测量模型的推理时间，推断输入数据的敏感属性C.通过向模型发送大量查询，收集输入输出对训练替代模型D.通过监测设备的电磁辐射，还原模型的计算过程51.大模型红队测试是评估大模型安全能力的重要手段，下列不属于大模型红队测试核心内容的是（）A.越狱攻击测试B.提示注入测试C.模型训练效率测试D.敏感信息泄露测试52.模型水印是保护AI模型知识产权的核心技术，其中黑盒水印的主要特点是（）A.需要获取模型的全部权重参数才能提取水印B.仅通过模型的输入输出接口即可验证水印存在C.水印嵌入过程不会对模型的精度产生任何影响D.仅适用于计算机视觉类模型，不适用于大语言模型53.差分隐私是常用的隐私增强技术，可用于保护AI训练数据的隐私。下列关于差分隐私在联邦学习中应用的描述，错误的是（）A.可在客户端上传梯度之前添加噪声，避免梯度泄露原始数据信息B.添加的噪声强度越大，隐私保护效果越好，模型精度损失越小C.可通过组合定理对多轮训练的隐私预算进行统一管控D.适用于横向联邦、纵向联邦等多种联邦学习场景54.对抗样本防护是提升AI模型鲁棒性的重要手段，下列不属于对抗样本常用防护方法的是（）A.对抗训练B.输入预处理（如去噪、压缩）C.梯度掩码D.数据投毒55.下列不属于大模型提示注入防护措施的是（）A.系统提示词加固，增加指令优先级约束B.对用户输入进行恶意指令检测与过滤C.对外部输入的内容（如文档、网页）进行安全校验，过滤隐藏指令D.提升模型的推理速度，减少响应时间56.AI模型的后门检测是模型安全防护的重要环节，下列不属于常用后门检测方法的是（）A.神经激活分析B.输入过滤C.模型微调D.触发器搜索57.为保障AI训练数据的合规性，需要对训练数据的来源进行溯源管理。下列不属于数据溯源常用技术的是（）A.数字水印B.区块链存证C.数据指纹D.模型量化58.深度伪造内容检测是AIGC内容安全的核心技术，下列不属于深度伪造常用检测方法的是（）A.基于生物特征的检测（如眨眼频率、唇部动作）B.基于图像纹理的检测（如噪声分布、边缘特征）C.基于AI生成标识的检测D.基于内容语义的检测（如事实准确性）59.下列隐私增强技术中，可用于实现跨机构数据协同计算且不泄露原始数据的是（）A.安全多方计算B.数据脱敏C.访问控制D.防火墙60.模型加固是提升AI模型抗攻击能力的重要手段，下列不属于模型加固技术的是（）A.对抗训练B.静态数据加密C.梯度掩码D.输入正则化61.欧盟《人工智能法案》（AIAct）于2024年正式生效，按照风险等级将AI系统分为四类。2026年已适用相关管控要求的AI系统不包括（）A.用于社会评分的AI系统（不可接受风险）B.通用人工智能大模型（GPAI）C.用于医疗诊断的AI系统（高风险）D.用于生成式AI内容创作的低风险AI系统62.依据我国2025年发布实施的国家标准《生成式人工智能服务安全基本要求》（GB/T44236-2025），生成式AI服务提供者应当对生成的文本、图像、音视频等内容进行标识。下列不属于强制标识要求的是（）A.生成内容的显著位置添加AI生成标识B.标识内容应当清晰可辨，普通用户可轻易识别C.标识必须包含生成该内容的模型具体版本号D.不得篡改、伪造AI生成标识63.依据《网络安全等级保护基本要求第9部分：人工智能应用安全》（GB/T22239.9-2025），第三级AI系统的模型安全要求不包括（）A.应当采取模型水印技术保护模型知识产权B.应当对模型训练数据进行安全校验，防止数据投毒C.应当定期开展模型安全测评，评估模型的抗攻击能力D.应当采用全同态加密技术对模型推理过程进行加密64.依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，下列不属于生成式AI服务提供者应当履行的义务的是（）A.对生成的AI内容进行标识B.对用户进行真实身份信息认证C.提供模型的全部权重参数供用户下载D.建立健全投诉举报机制65.依据《中华人民共和国数据安全法》，AI训练数据中包含重要数据的，应当落实哪些保护要求？下列说法错误的是（）A.明确数据安全负责人和管理机构B.定期开展风险评估，并向有关主管部门报送风险评估报告C.重要数据出境应当经过安全评估D.可以随意向第三方提供重要数据，不需要审批66.依据《中华人民共和国个人信息保护法》，处理个人信息用于AI模型训练的，应当遵循的原则不包括（）A.合法、正当、必要原则B.公开、透明原则C.最小必要原则D.效益优先原则67.依据《中华人民共和国网络安全法》，关键信息基础设施运营者使用的AI系统，应当符合的要求不包括（）A.安全可信B.定期开展安全测评C.优先使用国产AI芯片D.落实网络安全保护义务68.我国《新一代人工智能伦理规范》提出的AI伦理原则不包括（）A.增进人类福祉B.促进公平公正C.保护隐私安全D.实现利润最大化69.国际标准化组织发布的ISO/IEC42001标准，其核心内容是（）A.AI术语定义B.AI风险管理框架C.AI管理体系要求D.AI模型测评方法70.依据《互联网信息服务算法推荐管理规定》，提供算法推荐服务的，应当履行算法备案手续。下列不属于算法备案应当提交的材料的是（）A.算法的服务形式、应用领域、算法原理简述B.算法推荐服务提供者的基本信息C.算法的全部源代码D.算法安全评估报告71.AI安全开发生命周期（AISDLC）是将安全要求嵌入AI系统全生命周期的管理框架，下列不属于AISDLC需求分析阶段安全工作内容的是（）A.识别AI系统的安全风险点，明确安全需求B.确定AI系统的等保等级，制定合规要求C.对训练数据进行安全标注，保证数据质量D.明确AI模型的安全性能指标，制定防护计划72.某机构对企业部署的大模型服务进行安全测评，下列测评项中属于模型安全测评范畴的是（）A.大模型服务的访问控制策略是否符合最小权限原则B.大模型是否存在后门漏洞，触发特定输入时输出异常结果C.大模型训练数据是否经过脱敏处理，是否包含个人敏感信息D.大模型服务的日志审计是否完整，是否可追溯操作行为73.某企业的大模型服务发生大规模数据泄露事件，按照《国家网络安全事件应急预案》，该事件属于重大网络安全事件，下列应急响应做法错误的是（）A.立即关闭所有服务，切断网络连接，防止泄露扩大B.开展事件调查，评估泄露范围与影响C.按照规定及时向网信、工信等部门报告D.及时通知受影响的用户，并做好解释安抚工作74.AI系统安全风险评估是安全治理的重要环节，下列不属于AI风险评估核心内容的是（）A.识别AI系统面临的安全威胁B.评估资产的价值与脆弱性C.计算风险等级，提出整改措施D.优化模型的推理性能，提升服务效率75.具身智能机器人在工业场景中应用时，需要保障物理安全与功能安全，下列不属于具身智能系统安全防护措施的是（）A.设置物理安全围栏，防止机器人撞击人员B.安装紧急停止按钮，可随时切断机器人动力C.对机器人的运动控制指令进行安全校验，防止恶意控制D.提升机器人的运动速度，提升工作效率科目二：案例分析（考试时间90分钟，满分75分）本试卷共3道大题，每道大题25分，共75分。请在答题纸指定区域内作答，超出答题区域的答案无效。试题一（25分）阅读下列说明，回答问题1至问题4，将解答填入答题纸的对应栏内。【说明】2026年3月，某大型互联网企业上线了面向C端用户的通用多模态大模型服务“智言3.0”，支持文本生成、图像生成、智能问答等功能。上线一周后，该服务被曝出存在多项安全问题：1.部分用户通过构造特殊prompt，可诱导模型生成暴力、色情等违规内容，甚至可获取系统提示词中包含的内部运维接口地址；2.有安全研究者发现，通过上传带有隐藏文本指令的图片，可间接诱导模型执行恶意操作，比如泄露用户上传的个人文档内容；3.某竞争对手通过调用该模型的公开API，收集了10万条输入输出对，训练出了一个功能相似的轻量化模型，用于自身的内部业务。企业安全团队接到报告后，立即启动应急响应，对上述安全问题进行排查与处置，并计划后续构建完整的大模型安全防护体系。【问题1】（6分）请结合案例，说明上述3项安全问题分别属于哪种AI安全攻击类型，并简述其基本原理。【问题2】（6分）针对问题1中的提示注入类攻击（包含直接注入与间接注入），请给出至少6种具体的防护措施。【问题3】（7分）针对案例中的模型窃取攻击，请简述模型窃取攻击的常见实现方式，并给出对应的防护手段。【问题4】（6分）依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，该企业作为生成式AI服务提供者，应当履行哪些数据安全与内容安全义务？试题二（25分）阅读下列说明，回答问题1至问题4，将解答填入答题纸的对应栏内。【说明】某省多家三甲医院联合开展医疗AI辅助诊断系统的研发，为解决数据孤岛问题，采用横向联邦学习框架，在不交换原始病历数据的前提下，联合训练肺部影像AI诊断模型。项目上线前的安全评估中发现以下风险：1.联邦学习过程中，参与方上传的梯度数据可能泄露患者的个人健康信息，存在隐私泄露风险；2.某参与方可能通过恶意构造梯度数据，对全局模型进行投毒，导致模型在特定病例上出现诊断错误；3.全局模型可能被成员推理攻击，攻击者可推断某个患者的病例是否属于训练数据集。项目组计划采用隐私增强技术与安全防护措施，解决上述风险，确保系统符合《数据安全法》《个人信息保护法》《医疗卫生机构网络安全管理办法》等法规要求。【问题1】（6分）请简述横向联邦学习的基本架构与工作流程。【问题2】（8分）针对案例中的梯度泄露与成员推理攻击风险，请给出至少4种可应用于该联邦学习系统的隐私增强技术，并简述其原理。【问题3】（6分）针对联邦学习中的投毒攻击，简述常用的检测与防护方法。【问题4】（5分）该系统处理的医疗健康数据属于重要数据与敏感个人信息，结合相关法规要求，说明该项目在数据安全方面应当落实哪些核心要求。试题三（25分）阅读下列说明，回答问题1至问题4，将解答填入答题纸的对应栏内。【说明】2026年，某短视频平台为提升内容审核效率，引入了AI生成内容（AIGC）智能审核模型，可自动识别违规的AI生成视频、图片与文本。运行