2025年大模型密碼學(xué)攻擊防御習(xí)題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在大模型密碼學(xué)攻擊防御中，以下哪種加密算法被廣泛用于保護(hù)敏感數(shù)據(jù)？

A.RSA

B.AES

C.SHA-256

D.ECC

答案：B

解析：AES（AdvancedEncryptionStandard）是一種廣泛使用的對(duì)稱加密算法，因其高效的加密和解密速度以及較強(qiáng)的安全性而被廣泛應(yīng)用于大模型密碼學(xué)攻擊防御中，參考《加密技術(shù)與應(yīng)用》2025年修訂版第5章。

2.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種方法可以有效提高模型的魯棒性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型正則化

C.損失函數(shù)優(yōu)化

D.權(quán)重共享

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過生成模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的變體來提高模型的魯棒性，使得模型能夠更好地識(shí)別對(duì)抗樣本，參考《深度學(xué)習(xí)安全》2025年第2版第3章。

3.在知識(shí)蒸餾過程中，以下哪個(gè)參數(shù)對(duì)于提高模型壓縮效果至關(guān)重要？

A.溫度參數(shù)

B.蒸餾比例

C.損失函數(shù)

D.訓(xùn)練迭代次數(shù)

答案：B

解析：蒸餾比例決定了教師模型輸出信息傳遞給學(xué)生模型的比例，較大的蒸餾比例通?？梢詭砀玫哪Ｐ蛪嚎s效果，參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)綜述》2025年版第4節(jié)。

4.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪種方法有助于模型在特定任務(wù)上取得更好的性能？

A.微調(diào)

B.偽標(biāo)簽

C.遷移學(xué)習(xí)

D.預(yù)訓(xùn)練

答案：C

解析：遷移學(xué)習(xí)通過將預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)遷移到特定任務(wù)，可以有效提高模型在該任務(wù)上的性能，參考《遷移學(xué)習(xí)原理與實(shí)踐》2025年第3版第5章。

5.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種方法可以檢測并防御基于對(duì)抗樣本的攻擊？

A.梯度正則化

B.損失函數(shù)改進(jìn)

C.模型對(duì)抗性訓(xùn)練

D.數(shù)據(jù)清洗

答案：C

解析：模型對(duì)抗性訓(xùn)練通過在訓(xùn)練過程中添加對(duì)抗樣本來提高模型的魯棒性，能夠有效防御基于對(duì)抗樣本的攻擊，參考《對(duì)抗樣本防御技術(shù)》2025年第1版第2章。

6.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪種技術(shù)可以顯著提高模型訓(xùn)練速度？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.硬件加速

D.模型剪枝

答案：B

解析：模型并行通過將模型分割成多個(gè)部分，并行地在多個(gè)GPU上訓(xùn)練，可以有效提高模型訓(xùn)練速度，參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)解析》2025年第2版第3章。

7.在評(píng)估指標(biāo)體系中，以下哪個(gè)指標(biāo)通常用于衡量模型在分類任務(wù)上的性能？

A.精度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.AUC

答案：C

解析：F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，常用于衡量分類任務(wù)中模型的整體性能，參考《機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)》2025年第3版第2章。

8.在模型量化中，以下哪種方法可以將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8？

A.精度保留量化

B.精度感知量化

C.精度無關(guān)量化

D.知識(shí)蒸餾

答案：A

解析：精度保留量化通過將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，同時(shí)盡量減少精度損失，實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的量化，參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.1節(jié)。

9.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種方法可以增加模型對(duì)對(duì)抗樣本的識(shí)別能力？

A.激活函數(shù)歸一化

B.梯度正則化

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.權(quán)重共享

答案：C

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過生成模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的變體來提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的識(shí)別能力，使得模型能夠更好地識(shí)別對(duì)抗樣本，參考《深度學(xué)習(xí)安全》2025年第2版第3章。

10.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪種技術(shù)可以顯著提高API調(diào)用的響應(yīng)速度？

A.緩存技術(shù)

B.線程池

C.集群部署

D.分布式緩存

答案：A

解析：緩存技術(shù)可以存儲(chǔ)頻繁訪問的數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)，從而提高API調(diào)用的響應(yīng)速度，參考《高性能網(wǎng)站架構(gòu)》2025年第4版第3章。

11.在模型線上監(jiān)控中，以下哪種指標(biāo)可以反映模型性能的實(shí)時(shí)變化？

A.精度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.模型準(zhǔn)確率

答案：D

解析：模型準(zhǔn)確率可以反映模型在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，是監(jiān)控模型性能的重要指標(biāo)之一，參考《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)監(jiān)控與優(yōu)化》2025年第2版第4章。

12.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪種技術(shù)可以減少模型訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)？

A.同態(tài)加密

B.差分隱私

C.隱私同態(tài)

D.加密哈希

答案：B

解析：差分隱私通過在輸出中添加噪聲來保護(hù)用戶隱私，是一種有效的聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)，參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與實(shí)踐》2025年第3版第5章。

13.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪種技術(shù)可以生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容？

A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

B.聚焦注意力機(jī)制

C.多模態(tài)學(xué)習(xí)

D.神經(jīng)機(jī)器翻譯

答案：A

解析：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）通過生成器與判別器之間的對(duì)抗訓(xùn)練，可以生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容，參考《AIGC內(nèi)容生成技術(shù)》2025年第1版第2章。

14.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪種原則強(qiáng)調(diào)公平、無偏見和可解釋性？

A.透明度

B.可解釋性

C.公平性

D.隱私保護(hù)

答案：C

解析：公平性原則強(qiáng)調(diào)AI系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)時(shí)不應(yīng)產(chǎn)生不公平、無偏見的結(jié)果，是AI倫理準(zhǔn)則中的重要原則之一，參考《AI倫理準(zhǔn)則與規(guī)范》2025年第2版第3章。

15.在模型魯棒性增強(qiáng)中，以下哪種技術(shù)可以減少模型對(duì)噪聲的敏感性？

A.模型正則化

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.損失函數(shù)優(yōu)化

D.權(quán)重共享

答案：B

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過生成模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的變體來提高模型的魯棒性，使得模型能夠更好地識(shí)別和應(yīng)對(duì)噪聲，參考《深度學(xué)習(xí)魯棒性增強(qiáng)技術(shù)》2025年第2版第4章。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以幫助提高大模型的防御能力對(duì)抗密碼學(xué)攻擊？（多選）

A.加密算法改進(jìn)

B.模型對(duì)抗性訓(xùn)練

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.知識(shí)蒸餾

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：加密算法改進(jìn)（A）可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性，模型對(duì)抗性訓(xùn)練（B）可以提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性，數(shù)據(jù)增強(qiáng)（C）可以幫助模型更好地泛化，知識(shí)蒸餾（D）可以減少模型對(duì)攻擊的敏感性。云邊端協(xié)同部署（E）雖然有助于提升整體性能，但與直接提升模型防御能力關(guān)系不大。

2.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些策略可以提高模型的魯棒性？（多選）

A.損失函數(shù)改進(jìn)

B.激活函數(shù)正則化

C.權(quán)重共享

D.數(shù)據(jù)清洗

E.模型正則化

答案：ABDE

解析：損失函數(shù)改進(jìn)（A）可以通過設(shè)計(jì)新的損失函數(shù)來增強(qiáng)模型對(duì)對(duì)抗樣本的抵抗力，激活函數(shù)正則化（B）可以減少模型對(duì)特定輸入的敏感性，數(shù)據(jù)清洗（D）可以減少噪聲對(duì)模型的影響，模型正則化（E）可以通過限制模型復(fù)雜度來提高魯棒性。權(quán)重共享（C）主要用于模型壓縮，與魯棒性提升關(guān)系不大。

3.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化大模型的推理性能？（多選）

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型并行

D.低精度推理

E.模型剪枝

答案：ABCDE

解析：模型量化（A）可以減少模型參數(shù)的位數(shù)，降低計(jì)算量；知識(shí)蒸餾（B）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，提高推理速度；模型并行（C）可以將模型分割并行處理；低精度推理（D）使用較低精度的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行計(jì)算，減少計(jì)算量；模型剪枝（E）可以去除不重要的神經(jīng)元或連接，減少模型大小和計(jì)算量。

4.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法可以提升模型在特定任務(wù)上的性能？（多選）

A.偽標(biāo)簽

B.遷移學(xué)習(xí)

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型微調(diào)

E.預(yù)訓(xùn)練模型選擇

答案：ABCDE

解析：偽標(biāo)簽（A）可以用于無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的預(yù)標(biāo)注，遷移學(xué)習(xí)（B）可以將預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)遷移到特定任務(wù)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)（C）可以提高模型的泛化能力，模型微調(diào)（D）可以進(jìn)一步優(yōu)化模型在特定任務(wù)上的性能，預(yù)訓(xùn)練模型選擇（E）選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型可以提高后續(xù)任務(wù)的性能。

5.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以幫助保護(hù)用戶數(shù)據(jù)？（多選）

A.加密計(jì)算

B.差分隱私

C.同態(tài)加密

D.數(shù)據(jù)聚合

E.隱私同態(tài)

答案：ABCD

解析：加密計(jì)算（A）可以在不泄露數(shù)據(jù)內(nèi)容的情況下進(jìn)行計(jì)算；差分隱私（B）通過向輸出添加噪聲來保護(hù)用戶隱私；同態(tài)加密（C）允許在加密數(shù)據(jù)上進(jìn)行計(jì)算；數(shù)據(jù)聚合（D）可以減少單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息量，保護(hù)用戶隱私。隱私同態(tài)（E）是一種更高級(jí)的加密形式，但在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中應(yīng)用較少。

6.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以提升生成內(nèi)容的質(zhì)量？（多選）

A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

B.多模態(tài)學(xué)習(xí)

C.神經(jīng)機(jī)器翻譯

D.文本摘要

E.圖像識(shí)別

答案：ABC

解析：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（A）可以生成高質(zhì)量的內(nèi)容；多模態(tài)學(xué)習(xí)（B）可以結(jié)合不同類型的數(shù)據(jù)，提升生成內(nèi)容的豐富性和質(zhì)量；神經(jīng)機(jī)器翻譯（C）可以用于文本內(nèi)容的生成和翻譯。文本摘要（D）和圖像識(shí)別（E）雖然與內(nèi)容生成相關(guān)，但不是直接提升生成內(nèi)容質(zhì)量的技術(shù)。

7.在模型魯棒性增強(qiáng)中，以下哪些方法可以減少模型對(duì)噪聲的敏感性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.權(quán)重正則化

C.激活函數(shù)正則化

D.損失函數(shù)改進(jìn)

E.模型并行

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）可以提高模型對(duì)噪聲的魯棒性；權(quán)重正則化（B）和激活函數(shù)正則化（C）可以減少模型對(duì)特定輸入的敏感性；損失函數(shù)改進(jìn)（D）可以通過設(shè)計(jì)新的損失函數(shù)來增強(qiáng)模型對(duì)噪聲的抵抗力。模型并行（E）主要用于提升計(jì)算效率，與魯棒性提升關(guān)系不大。

8.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些原則對(duì)于保護(hù)用戶隱私至關(guān)重要？（多選）

A.透明度

B.公平性

C.隱私保護(hù)

D.可解釋性

E.可訪問性

答案：ACD

解析：透明度（A）可以讓用戶了解數(shù)據(jù)如何被使用；隱私保護(hù)（C）確保用戶數(shù)據(jù)不被未經(jīng)授權(quán)的訪問；可解釋性（D）讓用戶理解模型的決策過程。公平性（B）和可訪問性（E）雖然也是重要原則，但與隱私保護(hù)關(guān)系不大。

9.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)可以提高API調(diào)用的響應(yīng)速度？（多選）

A.緩存技術(shù)

B.線程池

C.集群部署

D.分布式緩存

E.API調(diào)用規(guī)范

答案：ABCD

解析：緩存技術(shù)（A）可以減少數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)；線程池（B）可以提高并發(fā)處理能力；集群部署（C）可以分散負(fù)載；分布式緩存（D）可以進(jìn)一步提高緩存效率。API調(diào)用規(guī)范（E）雖然有助于提高服務(wù)質(zhì)量，但與響應(yīng)速度關(guān)系不大。

10.在模型線上監(jiān)控中，以下哪些指標(biāo)可以反映模型性能的實(shí)時(shí)變化？（多選）

A.精度

B.召回率

C.模型準(zhǔn)確率

D.模型召回率

E.模型F1分?jǐn)?shù)

答案：ACDE

解析：精度（A）、模型準(zhǔn)確率（C）、模型召回率（D）和模型F1分?jǐn)?shù)（E）都是衡量模型性能的重要指標(biāo)，可以反映模型在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。召回率（B）雖然也是重要指標(biāo)，但通常用于二分類任務(wù)，不是所有模型性能監(jiān)控的通用指標(biāo)。

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___________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)通常用于___________。

答案：模型壓縮

3.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，___________可以幫助模型更好地適應(yīng)特定任務(wù)。

答案：偽標(biāo)簽

4.對(duì)抗性攻擊防御中，通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中加入___________可以提高模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗樣本

5.推理加速技術(shù)中，___________可以降低模型推理的延遲。

答案：模型量化

6.模型并行策略通過___________來提高并行計(jì)算效率。

答案：將模型拆分

7.低精度推理中，___________可以減少模型參數(shù)的大小和計(jì)算量。

答案：INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理離線計(jì)算任務(wù)。

答案：云端

9.知識(shí)蒸餾中，___________作為教師模型，用于傳遞知識(shí)給學(xué)生模型。

答案：復(fù)雜模型

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________用于將FP32參數(shù)轉(zhuǎn)換為INT8。

答案：對(duì)稱量化

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________可以去除不重要的神經(jīng)元或連接。

答案：神經(jīng)元剪枝

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，___________用于減少激活的神經(jīng)元數(shù)量。

答案：稀疏激活

13.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，___________用于衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。

答案：困惑度

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________關(guān)注模型決策的公平性和無偏見性。

答案：偏見檢測

15.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，___________可以減少API調(diào)用的響應(yīng)時(shí)間。

答案：緩存技術(shù)

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：在分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷通常與設(shè)備數(shù)量呈二次方增長，而不是線性增長。這是因?yàn)樵跀?shù)據(jù)并行時(shí)，每個(gè)設(shè)備需要接收和發(fā)送所有的模型參數(shù)，導(dǎo)致通信量隨著設(shè)備數(shù)量的增加而急劇增加。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)只能應(yīng)用于已經(jīng)經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLoRA）技術(shù)不僅適用于預(yù)訓(xùn)練模型，也可以用于從頭開始訓(xùn)練的模型。它們通過增加一個(gè)低秩矩陣來調(diào)整模型參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)高效的微調(diào)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中的偽標(biāo)簽方法可以提高無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的標(biāo)注質(zhì)量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：偽標(biāo)簽方法通過利用預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果作為標(biāo)簽用于后續(xù)的訓(xùn)練，可以有效地提高無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的標(biāo)注質(zhì)量。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，增加模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲可以提高模型的魯棒性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：向模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中添加噪聲可以模擬對(duì)抗樣本，從而幫助模型學(xué)習(xí)到更魯棒的表示，提高對(duì)對(duì)抗攻擊的防御能力。

5.模型并行策略通過將模型的不同部分分布到多個(gè)設(shè)備上，可以顯著減少模型訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型并行策略確實(shí)可以通過將模型的不同部分分布到多個(gè)設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，從而顯著減少模型訓(xùn)練時(shí)間。

6.低精度推理中，使用INT8量化可以保證模型推理的精度不會(huì)下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然INT8量化可以減少模型參數(shù)的位數(shù)和計(jì)算量，但可能會(huì)導(dǎo)致一定的精度損失。精確度損失的大小取決于量化方法和模型的具體情況。

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算通常用于處理實(shí)時(shí)性和計(jì)算密集型任務(wù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：邊緣計(jì)算將計(jì)算任務(wù)從云端遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上，如智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等，適合處理實(shí)時(shí)性和計(jì)算密集型任務(wù)。

8.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常比學(xué)生模型更復(fù)雜。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在知識(shí)蒸餾過程中，教師模型通常比學(xué)生模型更復(fù)雜，因?yàn)榻處熌Ｐ托枰鎯?chǔ)更多的知識(shí)，而學(xué)生模型則用于學(xué)習(xí)這些知識(shí)。

9.模型量化（INT8/FP16）是一種用于提高模型推理效率的技術(shù)，但不會(huì)影響模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型量化可以減少模型參數(shù)的位數(shù)，從而提高推理效率，但可能會(huì)對(duì)模型性能產(chǎn)生一定的影響，尤其是在量化過程中引入的誤差可能導(dǎo)致性能下降。

10.模型魯棒性增強(qiáng)中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)，可以顯著提高模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的識(shí)別能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過生成模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的變體來提高模型的魯棒性，使得模型能夠更好地識(shí)別和應(yīng)對(duì)異常數(shù)據(jù)，從而提高模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的識(shí)別能力。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融公司為了提升反洗錢系統(tǒng)的準(zhǔn)確率，采用了一個(gè)大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型。該模型包含數(shù)億個(gè)參數(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含數(shù)百萬條交易記錄。在完成模型訓(xùn)練后，公司發(fā)現(xiàn)模型的推理延遲過高，無法滿足實(shí)時(shí)處理的要求。此外，模型的部署成本也較高，需要專門的