2025年大模型對(duì)抗性攻擊防御習(xí)題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種方法可以增強(qiáng)模型的魯棒性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.特征工程

2.以下哪種技術(shù)可以減少大模型訓(xùn)練所需的計(jì)算資源？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.模型并行策略

C.模型量化

D.低精度推理

3.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種攻擊方法最常見(jiàn)？

A.惡意樣本注入

B.梯度上升法

C.模型竊聽(tīng)

D.數(shù)據(jù)泄露

4.以下哪種技術(shù)可以加速大模型的推理速度？

A.量化

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)化剪枝

D.注意力機(jī)制剪枝

5.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪種方法可以提升模型泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.遷移學(xué)習(xí)

C.超參數(shù)優(yōu)化

D.模型壓縮

6.以下哪種技術(shù)可以用于檢測(cè)和緩解模型偏見(jiàn)？

A.混合模型

B.隨機(jī)化算法

C.模型審計(jì)

D.集成學(xué)習(xí)

7.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種技術(shù)可以通過(guò)增加噪聲來(lái)干擾攻擊者？

A.模型對(duì)抗訓(xùn)練

B.梯度下降法

C.模型壓縮

D.知識(shí)蒸餾

8.以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的推理性能？

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)化剪枝

D.注意力機(jī)制剪枝

9.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪種方法可以提高模型的訓(xùn)練效率？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.混合并行

D.硬件并行

10.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種方法可以增強(qiáng)模型的防御能力？

A.模型對(duì)抗訓(xùn)練

B.梯度下降法

C.模型壓縮

D.知識(shí)蒸餾

11.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪種方法可以提升模型的長(zhǎng)期記憶能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.遷移學(xué)習(xí)

C.超參數(shù)優(yōu)化

D.模型壓縮

12.以下哪種技術(shù)可以用于評(píng)估模型的公平性？

A.模型審計(jì)

B.混合模型

C.隨機(jī)化算法

D.集成學(xué)習(xí)

13.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種技術(shù)可以保護(hù)模型免受黑盒攻擊？

A.模型對(duì)抗訓(xùn)練

B.梯度下降法

C.模型壓縮

D.知識(shí)蒸餾

14.以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的推理性能？

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)化剪枝

D.注意力機(jī)制剪枝

15.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪種方法可以提高模型的訓(xùn)練效率？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.混合并行

D.硬件并行

答案：

1.A

2.C

3.B

4.D

5.A

6.C

7.A

8.A

9.C

10.A

11.B

12.A

13.A

14.A

15.C

解析：

1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過(guò)引入多樣性數(shù)據(jù)來(lái)提高模型的魯棒性。

2.模型量化將高精度模型轉(zhuǎn)換為低精度模型，減少計(jì)算資源需求。

3.梯度上升法是攻擊者常用的對(duì)抗性攻擊方法。

4.注意力機(jī)制剪枝可以去除不必要的計(jì)算，從而加速模型推理。

5.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提供更多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升模型泛化能力。

6.模型審計(jì)可以檢測(cè)和緩解模型偏見(jiàn)。

7.模型對(duì)抗訓(xùn)練通過(guò)對(duì)抗樣本訓(xùn)練來(lái)增強(qiáng)模型防御能力。

8.模型量化通過(guò)降低模型精度來(lái)提高推理性能。

9.混合并行結(jié)合了數(shù)據(jù)并行和模型并行的優(yōu)勢(shì)，提高訓(xùn)練效率。

10.模型對(duì)抗訓(xùn)練通過(guò)對(duì)抗樣本訓(xùn)練來(lái)增強(qiáng)模型防御能力。

11.遷移學(xué)習(xí)可以將知識(shí)從一個(gè)領(lǐng)域遷移到另一個(gè)領(lǐng)域，提升長(zhǎng)期記憶能力。

12.模型審計(jì)可以評(píng)估模型的公平性。

13.模型對(duì)抗訓(xùn)練可以保護(hù)模型免受黑盒攻擊。

14.模型量化通過(guò)降低模型精度來(lái)提高推理性能。

15.硬件并行可以通過(guò)使用多個(gè)硬件加速器來(lái)提高訓(xùn)練效率。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以幫助提升大模型的魯棒性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.模型對(duì)抗訓(xùn)練

D.知識(shí)蒸餾

E.梯度正則化

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，結(jié)構(gòu)剪枝（B）可以減少模型復(fù)雜性，模型對(duì)抗訓(xùn)練（C）可以訓(xùn)練模型對(duì)對(duì)抗攻擊的抵抗力，知識(shí)蒸餾（D）可以將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型，梯度正則化（E）可以防止模型過(guò)擬合。這些技術(shù)都有助于提升大模型的魯棒性。

2.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些方法可以應(yīng)用于防御對(duì)抗樣本攻擊？（多選）

A.輸入噪聲注入

B.梯度正則化

C.模型對(duì)抗訓(xùn)練

D.模型蒸餾

E.隱私保護(hù)

答案：ABCD

解析：輸入噪聲注入（A）可以在輸入數(shù)據(jù)上添加噪聲以干擾攻擊者，梯度正則化（B）可以防止模型學(xué)習(xí)到攻擊者的對(duì)抗模式，模型對(duì)抗訓(xùn)練（C）可以讓模型在對(duì)抗樣本上進(jìn)行訓(xùn)練，模型蒸餾（D）可以將大型模型的知識(shí)傳遞給小型模型以增強(qiáng)其魯棒性。隱私保護(hù)（E）雖然重要，但不是直接針對(duì)對(duì)抗樣本攻擊的防御方法。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法有助于提升模型的泛化能力？（多選）

A.遷移學(xué)習(xí)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.多任務(wù)學(xué)習(xí)

D.超參數(shù)優(yōu)化

E.模型壓縮

答案：ABC

解析：遷移學(xué)習(xí)（A）利用源域的知識(shí)遷移到目標(biāo)域，數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，多任務(wù)學(xué)習(xí)（C）讓模型同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)相關(guān)任務(wù)，這些方法都有助于提升模型的泛化能力。超參數(shù)優(yōu)化（D）和模型壓縮（E）雖然對(duì)模型性能有影響，但不是直接提升泛化能力的策略。

4.以下哪些技術(shù)可以用于加速大模型的推理？（多選）

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.模型并行

E.分布式訓(xùn)練

答案：ABCD

解析：模型量化（A）通過(guò)降低模型精度來(lái)減少推理時(shí)間，知識(shí)蒸餾（B）將大模型的知識(shí)傳遞給小模型以加速推理，模型剪枝（C）去除不重要的模型部分，模型并行（D）利用多核處理器加速推理。分布式訓(xùn)練（E）主要用于加速模型訓(xùn)練過(guò)程，不是直接加速推理。

5.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些組件是必不可少的？（多選）

A.云服務(wù)器

B.邊緣計(jì)算設(shè)備

C.移動(dòng)設(shè)備

D.數(shù)據(jù)中心

E.云存儲(chǔ)

答案：ABDE

解析：云服務(wù)器（A）提供強(qiáng)大的計(jì)算資源，邊緣計(jì)算設(shè)備（B）負(fù)責(zé)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心（D）作為數(shù)據(jù)處理中心，云存儲(chǔ)（E）用于存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。移動(dòng)設(shè)備（C）雖然在某些場(chǎng)景中重要，但不是云邊端協(xié)同部署的必要組件。

6.以下哪些技術(shù)可以用于評(píng)估大模型的性能？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.混淆矩陣

C.困惑度

D.F1分?jǐn)?shù)

E.AUC曲線(xiàn)

答案：ABCDE

解析：準(zhǔn)確率（A）、混淆矩陣（B）、困惑度（C）、F1分?jǐn)?shù)（D）和AUC曲線(xiàn)（E）都是常用的評(píng)估模型性能的指標(biāo)，它們從不同角度提供了模型的性能信息。

7.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些方法可以減少模型對(duì)對(duì)抗樣本的敏感性？（多選）

A.輸入噪聲注入

B.梯度正則化

C.模型對(duì)抗訓(xùn)練

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABCD

解析：輸入噪聲注入（A）和梯度正則化（B）可以增加模型的魯棒性，模型對(duì)抗訓(xùn)練（C）可以讓模型學(xué)習(xí)對(duì)抗樣本，數(shù)據(jù)增強(qiáng)（D）可以增加模型的泛化能力，這些方法都可以減少模型對(duì)對(duì)抗樣本的敏感性。知識(shí)蒸餾（E）主要用于模型壓縮和加速，不是直接減少敏感性的方法。

8.以下哪些技術(shù)可以用于模型量化？（多選）

A.INT8量化

B.FP16量化

C.持續(xù)量化

D.動(dòng)態(tài)量化

E.基于模型的量化

答案：ABDE

解析：INT8量化（A）和FP16量化（B）將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，持續(xù)量化（C）在訓(xùn)練過(guò)程中動(dòng)態(tài)調(diào)整量化位寬，動(dòng)態(tài)量化（D）在推理時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整量化位寬，基于模型的量化（E）使用模型本身進(jìn)行量化。這些技術(shù)都是模型量化的方法。

9.在知識(shí)蒸餾中，以下哪些是常見(jiàn)的損失函數(shù)？（多選）

A.CE損失

B.KL散度

C.知識(shí)損失

D.精度損失

E.適應(yīng)損失

答案：ABCE

解析：CE損失（A）和KL散度（B）是常見(jiàn)的分類(lèi)損失函數(shù)，知識(shí)損失（C）用于衡量教師模型和學(xué)生模型之間的知識(shí)差異，適應(yīng)損失（E）用于調(diào)整學(xué)生模型以更好地匹配教師模型。精度損失（D）通常用于衡量模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，不是知識(shí)蒸餾中的損失函數(shù)。

10.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪些策略可以提升性能？（多選）

A.負(fù)載均衡

B.緩存機(jī)制

C.請(qǐng)求合并

D.異步處理

E.限流

答案：ABCDE

解析：負(fù)載均衡（A）分散請(qǐng)求到多個(gè)服務(wù)器，緩存機(jī)制（B）減少重復(fù)計(jì)算，請(qǐng)求合并（C）減少網(wǎng)絡(luò)延遲，異步處理（D）提高系統(tǒng)吞吐量，限流（E）防止系統(tǒng)過(guò)載。這些策略都有助于提升模型服務(wù)的高并發(fā)性能。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過(guò)___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)中，LoRA代表___________。

答案：Low-RankAdaptation

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上進(jìn)行___________以適應(yīng)特定領(lǐng)域。

答案：微調(diào)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，通過(guò)___________方法可以提高模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________技術(shù)可以通過(guò)降低模型精度來(lái)提高推理速度。

答案：模型量化

6.模型并行策略中，___________技術(shù)可以將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算單元。

答案：模型切片

7.低精度推理中，___________位量化可以將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8。

答案：8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

答案：邊緣計(jì)算設(shè)備

9.知識(shí)蒸餾中，___________模型負(fù)責(zé)提供知識(shí)。

答案：教師模型

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化是針對(duì)移動(dòng)設(shè)備優(yōu)化的。

答案：INT8

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝保留了模型結(jié)構(gòu)。

答案：結(jié)構(gòu)化

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，___________激活可以減少計(jì)算量。

答案：稀疏

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

答案：準(zhǔn)確率

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________檢測(cè)可以幫助減少模型偏見(jiàn)。

答案：偏見(jiàn)檢測(cè)

15.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用中，___________可視化可以幫助醫(yī)生理解模型決策。

答案：注意力可視化

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷(xiāo)與設(shè)備數(shù)量呈線(xiàn)性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書(shū)》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷(xiāo)與設(shè)備數(shù)量并非線(xiàn)性增長(zhǎng)，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加而指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，因?yàn)槊總€(gè)設(shè)備都需要接收和發(fā)送相同大小的數(shù)據(jù)。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，LoRA和QLoRA的主要區(qū)別在于訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《LoRA和QLoRA技術(shù)解析》2025版2.1節(jié)，LoRA和QLoRA的主要區(qū)別在于參數(shù)的稀疏性和訓(xùn)練的效率，而非僅僅是訓(xùn)練時(shí)間。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)可以顯著提高模型性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.2節(jié)，預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)可以顯著提高模型在目標(biāo)任務(wù)上的性能。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，模型對(duì)抗訓(xùn)練可以完全防止對(duì)抗樣本攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版5.1節(jié)，模型對(duì)抗訓(xùn)練可以增強(qiáng)模型的魯棒性，但無(wú)法完全防止對(duì)抗樣本攻擊。

5.推理加速技術(shù)中，模型量化可以同時(shí)提高模型精度和推理速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.2節(jié)，模型量化通常以犧牲一定精度為代價(jià)來(lái)提高推理速度。

6.模型并行策略中，模型切片技術(shù)可以將一個(gè)模型的不同部分并行處理。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)解析》2025版4.2節(jié)，模型切片技術(shù)可以將一個(gè)模型的不同部分分配到不同的計(jì)算單元，實(shí)現(xiàn)并行處理。

7.低精度推理中，INT8量化位寬比FP16量化位寬更小。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.1節(jié)，INT8量化位寬為8位，而FP16量化位寬為16位，因此INT8量化位寬更小。

8.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算設(shè)備可以顯著減少延遲。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)》2025版3.1節(jié)，邊緣計(jì)算設(shè)備可以處理本地?cái)?shù)據(jù)，從而減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t。

9.知識(shí)蒸餾中，教師模型和學(xué)生模型使用相同的損失函數(shù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)解析》2025版3.2節(jié)，教師模型和學(xué)生模型通常使用不同的損失函數(shù)，教師模型使用原始標(biāo)簽，而學(xué)生模型使用軟標(biāo)簽。

10.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化對(duì)模型性能的影響小于FP16量化。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.3節(jié)，INT8量化對(duì)模型性能的影響通常大于FP16量化，因?yàn)镮NT8量化位寬更小，精度更低。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃部署一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的反欺詐系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)分析大量交易數(shù)據(jù)以識(shí)別潛在的欺詐行為。系統(tǒng)要求模型在延遲敏感的邊緣設(shè)備上運(yùn)行，同時(shí)保證高準(zhǔn)確率。

問(wèn)題：針對(duì)該場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一個(gè)模型優(yōu)化和部署方案，并說(shuō)明如何選擇合適的優(yōu)化技術(shù)。

參考答案：

問(wèn)題定位：

1.模型需要在邊緣設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行，對(duì)延遲有嚴(yán)格要求。

2.模型需要處理大量交易數(shù)據(jù)，對(duì)計(jì)算資源有較高要求。

3.模型需要保證高準(zhǔn)確率以減少誤報(bào)和漏報(bào)。

解決方案設(shè)計(jì)：

1.模型優(yōu)化：

-使用知識(shí)蒸餾技術(shù)，將一個(gè)經(jīng)過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大模型的知識(shí)遷移到一個(gè)小模型上，以提高小模型的性能和降低計(jì)算復(fù)雜度。

-應(yīng)用模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，以減少模型大小和計(jì)算量。

-實(shí)施結(jié)構(gòu)剪枝，移除模型中不重要的連接和神經(jīng)元，進(jìn)一步減小模型大小并加快推理速度。

2.部署方案：

-使用模型并行策略，將模型的不同部分分配到不同的設(shè)備上并行處理，以加快推理速度。

-實(shí)施低精度推理，將模型的計(jì)算精度降低到INT8或FP16，以減少計(jì)算量和延遲。

-在邊緣設(shè)備上部署一個(gè)輕量級(jí)的推理引擎，如TensorFlowLite，以?xún)?yōu)化模型運(yùn)行。

優(yōu)化技術(shù)選擇：

-知識(shí)蒸餾：選擇一個(gè)在大數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型作為教師模型，并設(shè)計(jì)一個(gè)學(xué)生模型來(lái)學(xué)習(xí)教師模型的知識(shí)。

-模型量化：使用INT8量化技術(shù)，因?yàn)樗峁┝肆己玫木葥p失和推理速度提升。

-結(jié)構(gòu)剪枝：選擇通道剪枝，因?yàn)樗鼘?duì)模型性能的影響相對(duì)較小。

決策建議：