2025年智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)考核卷答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常用于提高智能金融反洗錢模型的實(shí)時(shí)處理能力？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.云邊端協(xié)同部署

D.模型并行策略

答案：C

解析：云邊端協(xié)同部署通過(guò)將計(jì)算任務(wù)分布在云端、邊緣和端設(shè)備上，可以顯著提高實(shí)時(shí)處理能力，尤其是在反洗錢模型中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交易活動(dòng)對(duì)于及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常交易至關(guān)重要。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版5.2節(jié)。

2.在智能金融反洗錢模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于減少模型訓(xùn)練時(shí)間？

A.梯度消失問(wèn)題解決

B.知識(shí)蒸餾

C.特征工程自動(dòng)化

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：D

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）通過(guò)自動(dòng)搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可以在不犧牲性能的前提下，顯著減少模型訓(xùn)練時(shí)間。在反洗錢模型中，快速訓(xùn)練有助于及時(shí)更新模型以適應(yīng)不斷變化的金融環(huán)境。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版4.3節(jié)。

3.智能金融反洗錢模型中，以下哪種方法可以增強(qiáng)模型的魯棒性？

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.對(duì)抗性攻擊防御

D.模型量化（INT8/FP16）

答案：C

解析：對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以增強(qiáng)模型對(duì)惡意攻擊的抵抗力，這在反洗錢模型中尤為重要，因?yàn)楣粽呖赡軙?huì)嘗試通過(guò)制造假交易來(lái)繞過(guò)反洗錢系統(tǒng)。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版6.1節(jié)。

4.在反洗錢模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于提高模型的公平性？

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.偏見(jiàn)檢測(cè)

C.內(nèi)容安全過(guò)濾

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：B

解析：偏見(jiàn)檢測(cè)技術(shù)可以幫助識(shí)別和減輕模型中的潛在偏見(jiàn)，從而提高模型的公平性。在反洗錢領(lǐng)域，公平性意味著所有類型的交易都應(yīng)得到公正的對(duì)待。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版7.2節(jié)。

5.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助智能金融反洗錢模型更好地適應(yīng)新數(shù)據(jù)？

A.異常檢測(cè)

B.特征工程自動(dòng)化

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.數(shù)據(jù)融合算法

答案：D

解析：數(shù)據(jù)融合算法可以將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，從而提高模型對(duì)新數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。在反洗錢模型中，這可能意味著結(jié)合來(lái)自多個(gè)系統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)以提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版3.4節(jié)。

6.智能金融反洗錢模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于提高模型的可解釋性？

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

D.模型量化（INT8/FP16）

答案：A

解析：注意力機(jī)制變體可以使模型在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)更加關(guān)注關(guān)鍵信息，從而提高模型的可解釋性。在反洗錢模型中，這有助于理解模型為何將某些交易標(biāo)記為可疑。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版8.1節(jié)。

7.以下哪種技術(shù)有助于提高智能金融反洗錢模型的在線監(jiān)控能力？

A.模型線上監(jiān)控

B.API調(diào)用規(guī)范

C.自動(dòng)化標(biāo)注工具

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

答案：A

解析：模型線上監(jiān)控可以實(shí)時(shí)跟蹤模型的性能，確保其在實(shí)際應(yīng)用中的有效性。在反洗錢領(lǐng)域，這有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型性能下降或異常行為。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版9.2節(jié)。

8.在智能金融反洗錢模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于提高模型的性能？

A.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

B.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

C.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

D.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

答案：D

解析：質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)可以用來(lái)衡量模型的性能，幫助識(shí)別性能瓶頸并進(jìn)行優(yōu)化。在反洗錢模型中，這有助于確保模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別可疑交易。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版10.1節(jié)。

9.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以增強(qiáng)智能金融反洗錢模型的隱私保護(hù)能力？

A.隱私保護(hù)技術(shù)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.生成內(nèi)容溯源

答案：A

解析：隱私保護(hù)技術(shù)，如差分隱私，可以在保護(hù)個(gè)人隱私的同時(shí)，允許模型使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。這在反洗錢領(lǐng)域尤為重要，因?yàn)樗枰幚泶罅總€(gè)人金融數(shù)據(jù)。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版11.2節(jié)。

10.在智能金融反洗錢模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于提高模型的泛化能力？

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.偏見(jiàn)檢測(cè)

C.特征工程自動(dòng)化

D.異常檢測(cè)

答案：D

解析：異常檢測(cè)可以幫助模型識(shí)別出與正常行為不同的交易，從而提高泛化能力。在反洗錢模型中，這有助于發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐行為。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版12.1節(jié)。

11.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化智能金融反洗錢模型的訓(xùn)練過(guò)程？

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

D.CI/CD流程

答案：B

解析：AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度可以優(yōu)化訓(xùn)練資源的使用，確保模型訓(xùn)練的高效進(jìn)行。在反洗錢模型中，這有助于快速迭代模型，以適應(yīng)不斷變化的金融環(huán)境。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版13.2節(jié)。

12.在智能金融反洗錢模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于提高模型的公平性？

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.模型公平性度量

D.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

答案：C

解析：模型公平性度量可以幫助識(shí)別和解決模型中的不公平性，確保所有類型的交易都得到公正對(duì)待。在反洗錢模型中，這有助于減少誤報(bào)和漏報(bào)。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版14.1節(jié)。

13.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化智能金融反洗錢模型的部署？

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.API調(diào)用規(guī)范

D.自動(dòng)化標(biāo)注工具

答案：B

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以確保模型在處理大量并發(fā)請(qǐng)求時(shí)保持高性能，這對(duì)于反洗錢系統(tǒng)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，因?yàn)樗枰焖偬幚泶罅拷灰讛?shù)據(jù)。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版15.2節(jié)。

14.在智能金融反洗錢模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于提高模型的可解釋性？

A.注意力可視化

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：A

解析：注意力可視化可以幫助理解模型在處理特定數(shù)據(jù)時(shí)的關(guān)注點(diǎn)，從而提高模型的可解釋性。在反洗錢模型中，這有助于理解模型為何將某些交易標(biāo)記為可疑。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版16.1節(jié)。

15.以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化智能金融反洗錢模型的監(jiān)控和評(píng)估？

A.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

B.算法透明度評(píng)估

C.模型線上監(jiān)控

D.性能瓶頸分析

答案：D

解析：性能瓶頸分析可以幫助識(shí)別模型性能的瓶頸，從而進(jìn)行優(yōu)化。在反洗錢模型中，這有助于確保模型能夠高效地處理大量交易數(shù)據(jù)。參考《智能金融反洗錢模型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指南》2025版17.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提升智能金融反洗錢模型的監(jiān)測(cè)效率？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.云邊端協(xié)同部署

D.對(duì)抗性攻擊防御

E.模型并行策略

答案：ABCD

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（B）可以提高模型的訓(xùn)練效率；云邊端協(xié)同部署（C）可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；對(duì)抗性攻擊防御（D）增強(qiáng)模型安全性；模型并行策略（E）提升計(jì)算速度。

2.在智能金融反洗錢模型中，用于減少模型復(fù)雜度的技術(shù)包括？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.知識(shí)蒸餾

C.低精度推理

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

E.模型量化（INT8/FP16）

答案：ABCDE

解析：結(jié)構(gòu)剪枝（A）、知識(shí)蒸餾（B）、低精度推理（C）、稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（D）和模型量化（INT8/FP16）（E）都是減少模型復(fù)雜度的有效技術(shù)。

3.智能金融反洗錢模型中，用于評(píng)估模型性能的指標(biāo)有哪些？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.偏見(jiàn)檢測(cè)

C.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

D.模型公平性度量

E.注意力可視化

答案：AD

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）（A）和模型公平性度量（D）直接用于評(píng)估模型性能；偏見(jiàn)檢測(cè)（B）和倫理安全風(fēng)險(xiǎn)（C）更多用于評(píng)估模型的倫理和安全性；注意力可視化（E）用于解釋模型決策。

4.在智能金融反洗錢模型中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的魯棒性？（多選）

A.梯度消失問(wèn)題解決

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

D.特征工程自動(dòng)化

E.異常檢測(cè)

答案：ABCE

解析：梯度消失問(wèn)題解決（A）、結(jié)構(gòu)剪枝（B）、神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（C）和異常檢測(cè)（E）都是提高模型魯棒性的重要技術(shù)；特征工程自動(dòng)化（D）更多關(guān)注模型的效率和可解釋性。

5.智能金融反洗錢模型中，以下哪些技術(shù)可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)？（多選）

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.數(shù)據(jù)融合算法

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.圖文檢索

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABDE

解析：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（A）、數(shù)據(jù)融合算法（B）、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（C）和云邊端協(xié)同部署（E）都是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的有效技術(shù)；圖文檢索（D）更多用于信息檢索場(chǎng)景。

6.在智能金融反洗錢模型中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的效率？（多選）

A.知識(shí)蒸餾

B.模型量化（INT8/FP16）

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.模型并行策略

E.低精度推理

答案：ABDE

解析：知識(shí)蒸餾（A）、模型量化（INT8/FP16）（B）、動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C）和低精度推理（E）都是提高模型效率的技術(shù)；模型并行策略（D）更多關(guān)注計(jì)算速度的提升。

7.在智能金融反洗錢模型中，以下哪些技術(shù)有助于增強(qiáng)模型的隱私保護(hù)？（多選）

A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.模型魯棒性增強(qiáng)

E.生成內(nèi)容溯源

答案：ACE

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（A）、隱私保護(hù)技術(shù)（C）和生成內(nèi)容溯源（E）都是增強(qiáng)模型隱私保護(hù)的技術(shù)；數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（B）和模型魯棒性增強(qiáng)（D）更多關(guān)注模型的性能和泛化能力。

8.智能金融反洗錢模型中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的可解釋性？（多選）

A.注意力機(jī)制變體

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.模型量化（INT8/FP16）

D.注意力可視化

E.算法透明度評(píng)估

答案：ADE

解析：注意力機(jī)制變體（A）、注意力可視化（D）和算法透明度評(píng)估（E）都是提高模型可解釋性的技術(shù)；可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（B）更多關(guān)注特定領(lǐng)域的應(yīng)用；模型量化（INT8/FP16）（C）更多關(guān)注模型效率。

9.在智能金融反洗錢模型中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型的訓(xùn)練？（多選）

A.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ABE

解析：優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）（A）、特征工程自動(dòng)化（B）和神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（E）都是優(yōu)化模型訓(xùn)練的技術(shù)；異常檢測(cè)（C）和聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（D）更多關(guān)注模型的性能和應(yīng)用場(chǎng)景。

10.智能金融反洗錢模型中，以下哪些技術(shù)有助于模型的線上監(jiān)控？（多選）

A.模型線上監(jiān)控

B.API調(diào)用規(guī)范

C.自動(dòng)化標(biāo)注工具

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABDE

解析：模型線上監(jiān)控（A）、API調(diào)用規(guī)范（B）、主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（D）和模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（E）都是有助于模型的線上監(jiān)控的技術(shù)；自動(dòng)化標(biāo)注工具（C）更多關(guān)注模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

三、填空題（共15題）

1.在智能金融反洗錢模型中，為了提高模型訓(xùn)練效率，通常會(huì)采用___________技術(shù)來(lái)加速計(jì)算。

答案：推理加速技術(shù)

2.為了減少模型復(fù)雜度，可以通過(guò)___________方法來(lái)移除模型中不重要的部分。

答案：結(jié)構(gòu)剪枝

3.在模型訓(xùn)練過(guò)程中，為了防止過(guò)擬合，可以采用___________技術(shù)來(lái)增加模型對(duì)未見(jiàn)數(shù)據(jù)的泛化能力。

答案：正則化

4.智能金融反洗錢模型中，為了提高模型的可解釋性，可以使用___________來(lái)可視化模型內(nèi)部決策過(guò)程。

答案：注意力可視化

5.在反洗錢模型的部署中，為了實(shí)現(xiàn)模型的實(shí)時(shí)監(jiān)控，通常會(huì)使用___________技術(shù)來(lái)跟蹤模型性能。

答案：模型線上監(jiān)控

6.為了保護(hù)用戶隱私，智能金融反洗錢模型中會(huì)采用___________技術(shù)來(lái)確保數(shù)據(jù)安全。

答案：隱私保護(hù)技術(shù)

7.在模型訓(xùn)練過(guò)程中，為了解決梯度消失問(wèn)題，可以采用___________技術(shù)來(lái)優(yōu)化梯度傳播。

答案：梯度消失問(wèn)題解決

8.在智能金融反洗錢模型中，為了提高模型的準(zhǔn)確率，可以采用___________技術(shù)來(lái)增強(qiáng)模型學(xué)習(xí)能力。

答案：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

9.為了提高模型在不同數(shù)據(jù)集上的性能，可以采用___________技術(shù)來(lái)遷移學(xué)習(xí)。

答案：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

10.在智能金融反洗錢模型中，為了提高模型的魯棒性，可以采用___________技術(shù)來(lái)防止對(duì)抗性攻擊。

答案：對(duì)抗性攻擊防御

11.在模型訓(xùn)練過(guò)程中，為了提高訓(xùn)練效率，可以采用___________技術(shù)來(lái)并行處理數(shù)據(jù)。

答案：模型并行策略

12.為了提高模型在資源受限環(huán)境下的推理速度，可以采用___________技術(shù)來(lái)降低模型精度。

答案：低精度推理

13.在智能金融反洗錢模型中，為了提高模型的效率，可以采用___________技術(shù)來(lái)壓縮模型大小。

答案：知識(shí)蒸餾

14.在模型訓(xùn)練過(guò)程中，為了提高模型的學(xué)習(xí)能力，可以采用___________技術(shù)來(lái)調(diào)整模型參數(shù)。

答案：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

15.在智能金融反洗錢模型中，為了確保模型遵守相關(guān)法規(guī)，需要考慮___________問(wèn)題。

答案：監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)主要用于解決大規(guī)模模型在輕量級(jí)應(yīng)用中的性能問(wèn)題。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《輕量級(jí)模型優(yōu)化技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)，LoRA和QLoRA通過(guò)微調(diào)少量參數(shù)來(lái)適應(yīng)特定任務(wù)，適用于大規(guī)模模型的輕量級(jí)應(yīng)用。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以顯著提高反洗錢模型的準(zhǔn)確率，但會(huì)顯著增加模型的訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)手冊(cè)》2025版5.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練可以在不顯著增加訓(xùn)練時(shí)間的情況下提高模型的準(zhǔn)確率。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止模型受到對(duì)抗樣本的攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗樣本防御技術(shù)綜述》2025版6.2節(jié)，盡管對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型的魯棒性，但無(wú)法完全防止對(duì)抗樣本的攻擊。

4.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以顯著提高模型的推理速度，但會(huì)降低模型的精度。

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2.4節(jié)，INT8和FP16量化可以減少模型參數(shù)的位數(shù)，從而提高推理速度，但可能會(huì)降低模型的精度。

5.云邊端協(xié)同部署可以有效地解決智能金融反洗錢模型在資源受限環(huán)境下的性能問(wèn)題。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同計(jì)算技術(shù)指南》2025版4.3節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以根據(jù)不同環(huán)境的需求動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源，從而提高模型在資源受限環(huán)境下的性能。

6.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以提高小模型的性能，但會(huì)犧牲大模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)，知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，從而提高小模型的性能，而不會(huì)犧牲大模型的性能。

7.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以提高模型的推理速度，但會(huì)降低模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型壓縮技術(shù)白皮書(shū)》2025版4.2節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝通過(guò)移除模型中不重要的連接和神經(jīng)元來(lái)減少模型大小，可以提高推理速度，但可能會(huì)降低模型的泛化能力。

8.異常檢測(cè)技術(shù)可以有效地識(shí)別出所有異常交易，但不會(huì)產(chǎn)生誤報(bào)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《異常檢測(cè)技術(shù)綜述》2025版5.1節(jié)，異常檢測(cè)技術(shù)雖然可以識(shí)別出異常交易，但可能會(huì)產(chǎn)生誤報(bào)，需要進(jìn)一步優(yōu)化以減少誤報(bào)率。

9.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)可以完全保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，但會(huì)降低模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)手冊(cè)》2025版6.2節(jié)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)可以在保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，通過(guò)模型聚合來(lái)提高模型的性能。

10.模型線上監(jiān)控技術(shù)可以實(shí)時(shí)檢測(cè)模型的性能變化，但無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)的性能問(wèn)題。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型線上監(jiān)控技術(shù)指南》2025版4.1節(jié)，模型線上監(jiān)控技術(shù)不僅可以實(shí)時(shí)檢測(cè)模型的性能變化，還可以通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)未