2025年智能金融中的欺詐檢測模式更新考核卷答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)技術(shù)不是用于提升欺詐檢測模型性能的關(guān)鍵技術(shù)？

A.異常檢測

B.對抗性攻擊防御

C.知識蒸餾

D.腦機(jī)接口算法

答案：D

解析：腦機(jī)接口算法主要用于神經(jīng)科學(xué)研究和腦機(jī)交互領(lǐng)域，與欺詐檢測模型的性能提升無直接關(guān)聯(lián)。欺詐檢測主要依賴異常檢測、對抗性攻擊防御和知識蒸餾等技術(shù)來提高檢測的準(zhǔn)確性和效率，參考《智能金融欺詐檢測技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)。

2.在智能金融欺詐檢測中，以下哪種模型不適合用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)？

A.XGBoost

B.隨機(jī)森林

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：D

解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，可能會遇到內(nèi)存和計(jì)算資源限制，導(dǎo)致性能下降。相比之下，XGBoost、隨機(jī)森林和聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型更適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，因?yàn)樗鼈兙哂懈叩目蓴U(kuò)展性和效率，參考《大規(guī)模數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)》2025版4.3節(jié)。

3.以下哪項(xiàng)技術(shù)不是用于提高模型推理速度的方法？

A.低精度推理

B.模型并行策略

C.梯度消失問題解決

D.模型量化

答案：C

解析：梯度消失問題解決主要是針對深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練階段的問題，而不是推理階段。低精度推理、模型并行策略和模型量化都是提高模型推理速度的有效方法，參考《深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)》2025版5.4節(jié)。

4.在欺詐檢測中，以下哪種評估指標(biāo)最適合衡量模型對未知欺詐樣本的檢測能力？

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.精確率

D.F1分?jǐn)?shù)

答案：B

解析：召回率（Recall）是衡量模型對正類樣本檢測能力的指標(biāo)，尤其在欺詐檢測中，更關(guān)注模型是否能夠正確地識別出所有欺詐行為，而不是僅僅關(guān)注準(zhǔn)確率或精確率。F1分?jǐn)?shù)綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，但在此場景下召回率更為重要，參考《機(jī)器學(xué)習(xí)評估指標(biāo)》2025版6.2節(jié)。

5.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于聯(lián)邦學(xué)習(xí)在欺詐檢測中的應(yīng)用？

A.隱私保護(hù)

B.分布式訓(xùn)練

C.異常檢測

D.云邊端協(xié)同部署

答案：D

解析：云邊端協(xié)同部署是一種系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，而非聯(lián)邦學(xué)習(xí)特有的技術(shù)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于隱私保護(hù)、分布式訓(xùn)練和異常檢測等方面，以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私并提高模型訓(xùn)練效率，參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與應(yīng)用》2025版7.3節(jié)。

6.在智能金融欺詐檢測中，以下哪種方法不適合用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流？

A.流處理技術(shù)

B.模型增量更新

C.模型壓縮

D.分布式訓(xùn)練

答案：D

解析：分布式訓(xùn)練主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練，而實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理需要的是低延遲和高吞吐量的處理能力。流處理技術(shù)、模型增量更新和模型壓縮都是適合處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的方法，參考《實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)》2025版8.2節(jié)。

7.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于對抗性攻擊防御的范疇？

A.加密技術(shù)

B.輸入驗(yàn)證

C.模型對抗訓(xùn)練

D.隱私保護(hù)

答案：A

解析：加密技術(shù)主要用于保護(hù)數(shù)據(jù)傳輸和存儲的隱私，而非直接針對對抗性攻擊進(jìn)行防御。輸入驗(yàn)證、模型對抗訓(xùn)練和隱私保護(hù)都是對抗性攻擊防御的重要技術(shù)，參考《對抗性攻擊與防御技術(shù)》2025版9.2節(jié)。

8.在智能金融欺詐檢測中，以下哪種方法最適合用于處理復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)？

A.圖文檢索

B.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.AIGC內(nèi)容生成

答案：C

解析：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)能夠?qū)⒉煌B(tài)的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行遷移，適用于處理復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)。圖文檢索、多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析主要針對特定領(lǐng)域的應(yīng)用，而AIGC內(nèi)容生成則與欺詐檢測無直接關(guān)聯(lián)，參考《跨模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)》2025版10.2節(jié)。

9.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于模型魯棒性增強(qiáng)的方法？

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.知識蒸餾

C.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：D

解析：模型魯棒性增強(qiáng)的方法主要包括結(jié)構(gòu)剪枝、知識蒸餾和動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化主要針對模型部署和服務(wù)的性能優(yōu)化，與模型魯棒性增強(qiáng)無直接關(guān)聯(lián)，參考《模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)》2025版11.2節(jié)。

10.在智能金融欺詐檢測中，以下哪種方法最適合用于處理大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)？

A.主動學(xué)習(xí)策略

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

答案：A

解析：主動學(xué)習(xí)策略能夠有效減少標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求，適用于處理大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)。多標(biāo)簽標(biāo)注流程、3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注和標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗都是標(biāo)注數(shù)據(jù)處理的特定方法，但不如主動學(xué)習(xí)策略具有普適性，參考《主動學(xué)習(xí)技術(shù)》2025版12.2節(jié)。

11.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于模型線上監(jiān)控的范疇？

A.性能瓶頸分析

B.技術(shù)選型決策

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.模型公平性度量

答案：B

解析：技術(shù)選型決策主要涉及模型開發(fā)階段的技術(shù)選擇，而非模型線上監(jiān)控。性能瓶頸分析、模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化和模型公平性度量都是模型線上監(jiān)控的重要方面，參考《模型線上監(jiān)控技術(shù)》2025版13.2節(jié)。

12.在智能金融欺詐檢測中，以下哪種方法不適合用于處理實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)？

A.流處理技術(shù)

B.模型增量更新

C.模型壓縮

D.分布式存儲系統(tǒng)

答案：D

解析：分布式存儲系統(tǒng)主要用于數(shù)據(jù)存儲和管理，與實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)處理無直接關(guān)聯(lián)。流處理技術(shù)、模型增量更新和模型壓縮都是適合處理實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)的方法，參考《實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)》2025版8.2節(jié)。

13.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于隱私保護(hù)技術(shù)的范疇？

A.加密技術(shù)

B.差分隱私

C.同態(tài)加密

D.數(shù)據(jù)脫敏

答案：D

解析：數(shù)據(jù)脫敏是一種數(shù)據(jù)安全措施，而非隱私保護(hù)技術(shù)。加密技術(shù)、差分隱私和同態(tài)加密都是隱私保護(hù)技術(shù)，用于保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的隱私，參考《隱私保護(hù)技術(shù)》2025版14.2節(jié)。

14.在智能金融欺詐檢測中，以下哪種方法最適合用于處理高維數(shù)據(jù)？

A.主成分分析（PCA）

B.自動化特征工程

C.特征選擇

D.數(shù)據(jù)降維

答案：B

解析：自動化特征工程能夠自動發(fā)現(xiàn)和選擇有效的特征，適用于處理高維數(shù)據(jù)。主成分分析（PCA）、特征選擇和數(shù)據(jù)降維都是數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，但自動化特征工程更能夠提高處理高維數(shù)據(jù)的效率和效果，參考《特征工程技術(shù)》2025版15.2節(jié)。

15.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于模型量化技術(shù)的范疇？

A.INT8對稱量化

B.知識蒸餾

C.通道剪枝

D.模型壓縮

答案：B

解析：知識蒸餾是一種模型壓縮技術(shù)，而非模型量化技術(shù)。INT8對稱量化、通道剪枝和模型壓縮都是模型量化技術(shù)，用于降低模型參數(shù)和計(jì)算復(fù)雜度，提高模型推理速度，參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在智能金融欺詐檢測中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的魯棒性和準(zhǔn)確性？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對抗性攻擊防御

E.模型量化（INT8/FP16）

答案：ABCD

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以加速模型訓(xùn)練過程，參數(shù)高效微調(diào)（B）可以優(yōu)化模型參數(shù)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）可以增強(qiáng)模型泛化能力，對抗性攻擊防御（D）可以提高模型對攻擊的抵抗力，模型量化（E）可以減少模型復(fù)雜度，提高推理速度同時(shí)保持準(zhǔn)確性。

2.以下哪些技術(shù)可以用于加速智能金融欺詐檢測模型的推理過程？（多選）

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.知識蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：ABCDE

解析：模型并行策略（A）可以將模型的不同部分分布到多個(gè)處理器上并行計(jì)算，低精度推理（B）可以減少計(jì)算量，知識蒸餾（C）可以將大模型的知識遷移到小模型上，結(jié)構(gòu)剪枝（D）可以去除不重要的連接和神經(jīng)元，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（E）可以減少激活計(jì)算量，所有這些技術(shù)都有助于加速推理過程。

3.在智能金融欺詐檢測中，以下哪些技術(shù)可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？（多選）

A.特征工程自動化

B.異常檢測

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.云邊端協(xié)同部署

E.數(shù)據(jù)融合算法

答案：ABCDE

解析：特征工程自動化（A）可以自動處理特征選擇和轉(zhuǎn)換，異常檢測（B）可以識別數(shù)據(jù)中的異常模式，聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（C）可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)進(jìn)行模型訓(xùn)練，云邊端協(xié)同部署（D）可以優(yōu)化資源利用，數(shù)據(jù)融合算法（E）可以結(jié)合來自不同源的數(shù)據(jù)，所有這些技術(shù)都有助于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

4.以下哪些技術(shù)可以用于提高智能金融欺詐檢測模型的公平性和透明度？（多選）

A.偏見檢測

B.算法透明度評估

C.模型公平性度量

D.注意力可視化

E.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

答案：ABCD

解析：偏見檢測（A）可以識別和減少模型中的偏見，算法透明度評估（B）可以提高模型決策過程的可理解性，模型公平性度量（C）可以確保模型對所有用戶公平，注意力可視化（D）可以幫助理解模型如何處理數(shù)據(jù)，所有這些技術(shù)都有助于提高模型的公平性和透明度。

5.在智能金融欺詐檢測中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的性能？（多選）

A.梯度消失問題解決

B.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

C.特征工程自動化

D.異常檢測

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABCD

解析：梯度消失問題解決（A）可以提高深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果，集成學(xué)習(xí)（B）可以通過結(jié)合多個(gè)模型來提高預(yù)測能力，特征工程自動化（C）可以優(yōu)化特征質(zhì)量，異常檢測（D）可以增強(qiáng)模型對異常行為的識別能力，所有這些技術(shù)都有助于提高模型的性能。

6.以下哪些技術(shù)可以用于保護(hù)智能金融欺詐檢測中的用戶隱私？（多選）

A.加密技術(shù)

B.差分隱私

C.同態(tài)加密

D.數(shù)據(jù)脫敏

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：加密技術(shù)（A）可以保護(hù)數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性，差分隱私（B）可以在不泄露個(gè)體信息的情況下保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，同態(tài)加密（C）允許在加密狀態(tài)下進(jìn)行計(jì)算，數(shù)據(jù)脫敏（D）可以隱藏敏感信息，所有這些技術(shù)都有助于保護(hù)用戶隱私。

7.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化智能金融欺詐檢測模型的部署？（多選）

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.低代碼平臺應(yīng)用

C.CI/CD流程

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

E.API調(diào)用規(guī)范

答案：ABCDE

解析：容器化部署（A）可以提高部署的靈活性和可移植性，低代碼平臺應(yīng)用（B）可以加快開發(fā)過程，CI/CD流程（C）可以自動化測試和部署，模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（D）可以提高服務(wù)的響應(yīng)速度，API調(diào)用規(guī)范（E）可以確保接口的一致性和穩(wěn)定性，所有這些技術(shù)都有助于優(yōu)化模型的部署。

8.在智能金融欺詐檢測中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：ABCE

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以增強(qiáng)模型在不同任務(wù)上的泛化能力，神經(jīng)架構(gòu)搜索（B）可以找到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C）可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（E）可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，所有這些技術(shù)都有助于提高模型的泛化能力。

9.以下哪些技術(shù)可以用于提高智能金融欺詐檢測模型的效率？（多選）

A.知識蒸餾

B.模型量化（INT8/FP16）

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

E.模型并行策略

答案：ABCDE

解析：知識蒸餾（A）可以將大模型的知識遷移到小模型上，模型量化（B）可以減少模型參數(shù)和計(jì)算量，結(jié)構(gòu)剪枝（C）可以去除不重要的連接和神經(jīng)元，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（D）可以減少激活計(jì)算量，模型并行策略（E）可以加速模型推理，所有這些技術(shù)都有助于提高模型的效率。

10.在智能金融欺詐檢測中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的實(shí)時(shí)性？（多選）

A.流處理技術(shù)

B.模型增量更新

C.模型壓縮

D.分布式存儲系統(tǒng)

E.異常檢測

答案：ABCE

解析：流處理技術(shù)（A）可以實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流，模型增量更新（B）可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)變化，模型壓縮（C）可以減少模型大小和計(jì)算量，異常檢測（E）可以快速識別異常行為，所有這些技術(shù)都有助于提高模型的實(shí)時(shí)性。

三、填空題（共15題）

1.在智能金融欺詐檢測中，為了提高模型的推理速度，常采用___________技術(shù)來降低模型的計(jì)算復(fù)雜度。

答案：模型量化

2.對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，分布式訓(xùn)練框架通常會采用___________來提高訓(xùn)練效率。

答案：多機(jī)并行

3.為了解決深度學(xué)習(xí)模型中的梯度消失問題，常用的方法之一是引入___________。

答案：殘差連接

4.在對抗性攻擊防御中，通過訓(xùn)練一個(gè)專門的模型來識別和防御對抗樣本，這種技術(shù)被稱為___________。

答案：對抗訓(xùn)練

5.為了加速模型的推理過程，可以采用___________技術(shù)來減少模型的計(jì)算量。

答案：低精度推理

6.在模型并行策略中，通過將模型的不同部分分配到不同的處理器上，可以實(shí)現(xiàn)___________。

答案：并行計(jì)算

7.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理離線計(jì)算和存儲任務(wù)。

答案：云端

8.知識蒸餾技術(shù)中，通過將大模型的知識遷移到小模型上，小模型可以近似地復(fù)現(xiàn)大模型的___________。

答案：決策函數(shù)

9.為了提高模型的效率，可以采用___________技術(shù)來減少模型參數(shù)的數(shù)量。

答案：結(jié)構(gòu)剪枝

10.在評估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型對正類樣本的識別能力。

答案：召回率

11.為了提高模型的魯棒性，可以采用___________技術(shù)來增強(qiáng)模型對異常數(shù)據(jù)的處理能力。

答案：異常檢測

12.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，通過引入___________機(jī)制來保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。

答案：差分隱私

13.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，通過搜索___________來找到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

答案：網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

14.為了提高模型的泛化能力，可以采用___________技術(shù)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性。

答案：數(shù)據(jù)增強(qiáng)

15.在模型線上監(jiān)控中，通過實(shí)時(shí)收集___________來評估模型性能和異常情況。

答案：監(jiān)控指標(biāo)

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)可以顯著減少預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)量而不影響性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，LoRA和QLoRA通過調(diào)整小參數(shù)來影響預(yù)訓(xùn)練模型，從而減少參數(shù)量，同時(shí)保持模型性能。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以保證模型在遇到新數(shù)據(jù)時(shí)能夠快速適應(yīng)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)手冊》2025版6.4節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練通過不斷更新模型參數(shù)來適應(yīng)新數(shù)據(jù)，提高模型對新任務(wù)的適應(yīng)性。

3.對抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止模型受到對抗樣本的攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對抗性攻擊與防御技術(shù)》2025版7.5節(jié)，盡管對抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型的魯棒性，但無法完全防止對抗樣本的攻擊。

4.低精度推理技術(shù)可以顯著提高模型的推理速度，但不會影響模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版8.3節(jié)，雖然低精度推理可以加快推理速度，但可能會引入精度損失。

5.云邊端協(xié)同部署可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版9.2節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以結(jié)合云端、邊緣和端側(cè)的計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析。

6.知識蒸餾技術(shù)可以將大模型的知識遷移到小模型上，但小模型的性能會完全等同于大模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識蒸餾技術(shù)手冊》2025版10.3節(jié)，知識蒸餾可以將大模型的知識遷移到小模型上，但小模型的性能通常低于大模型。

7.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以減少模型的存儲空間，但不會影響模型的推理速度。

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》2025版11.4節(jié)，模型量化可以減少模型存儲空間，但通常也會提高模型的推理速度。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以去除模型中的冗余連接，但不會影響模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版12.5節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝可以去除冗余連接，但可能會影響模型的泛化能力，尤其是在數(shù)據(jù)集較小的情況下。

9.異常檢測技術(shù)可以有效地識別出數(shù)據(jù)集中的異常值，但不會對正常數(shù)據(jù)進(jìn)行影響。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《異常檢測技術(shù)手冊》2025版13.3節(jié)，異常檢測技術(shù)專注于識別異常值，對正常數(shù)據(jù)的影響通常較小。

10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)可以在不泄露用戶數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)白皮書》2025版14.4節(jié)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過在本地設(shè)備上訓(xùn)練模型，并在服務(wù)器端聚合模型參數(shù)，從而保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融科技公司正在開發(fā)一款智能風(fēng)控系統(tǒng)，用于識別和預(yù)防信用卡欺詐行為。該公司擁有一個(gè)包含數(shù)百萬張交易記錄的大型數(shù)據(jù)集，并計(jì)劃使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行欺詐檢測。然而，由于欺