人工智能工程技术人员五级初级工-自然语言及语音处理产品实现 详细题库

人工智能安全与隐私保护相关知识 题目预览

• 第 1 题 单选题
  在人工智能安全中，保护数据不被未经授权访问的目标称为（ ）。
  • A. 机密性
  • B. 完整性
  • C. 可用性
  • D. 可审计性
  解析：机密性是信息安全的基础原则，确保信息不泄露给未授权的个人或系统。
• 第 2 题 单选题
  人工智能模型在面对恶意输入时保持正确预测的能力称为（ ）。
  • A. 准确性
  • B. 鲁棒性
  • C. 泛化性
  • D. 效率
  解析：鲁棒性指模型在对抗攻击或噪声干扰下仍能维持性能的能力，是AI安全的重要概念。
• 第 3 题 单选题
  通过向数据添加噪声来防止个体隐私泄露的技术是（ ）。
  • A. 同态加密
  • B. 联邦学习
  • C. 差分隐私
  • D. 安全多方计算
  解析：差分隐私是一种隐私保护技术，通过在查询结果中添加随机噪声，降低个体数据被推断的风险。
• 第 4 题 单选题
  以下哪项不属于人工智能安全中的常见攻击方式？（ ）
  • A. 对抗攻击
  • B. 数据投毒
  • C. 模型窃取
  • D. 数据备份
  解析：数据备份是一种数据恢复和保护措施，而非安全攻击方式；对抗攻击、数据投毒和模型窃取都是常见AI安全威胁。
• 第 5 题 判断题
  对抗攻击只能针对深度学习模型。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：对抗攻击可以针对多种机器学习模型，包括传统模型和深度学习模型，并非仅限于深度学习。
• 第 6 题 判断题
  差分隐私技术可以完全消除隐私泄露风险。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：差分隐私通过添加噪声来降低隐私泄露概率，但无法完全消除风险，需要在隐私保护和数据效用之间权衡。
• 第 7 题 多选题
  人工智能安全基础概念中，以下哪些属于安全目标？（ ）
  • A. 机密性
  • B. 完整性
  • C. 可用性
  • D. 可解释性
  • E. 公平性
  解析：安全的核心目标通常包括机密性（防止未授权访问）、完整性（防止未授权篡改）和可用性（确保授权访问）；可解释性和公平性更多涉及AI伦理。
• 第 8 题 多选题
  以下哪些是常见的人工智能隐私保护技术？（ ）
  • A. 差分隐私
  • B. 联邦学习
  • C. 同态加密
  • D. 对抗训练
  • E. 数据脱敏
  解析：差分隐私、联邦学习、同态加密和数据脱敏都是直接用于隐私保护的技术；对抗训练主要用于提升模型鲁棒性，而非直接保护隐私。