2025年大學《數(shù)據(jù)科學》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學專業(yè)的信息安全與風險管理考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在數(shù)據(jù)科學項目中，對存儲在數(shù)據(jù)庫中的原始用戶個人信息進行加密存儲，主要目的是防范哪種安全風險？A.計算機病毒感染B.系統(tǒng)服務(wù)中斷C.數(shù)據(jù)泄露D.數(shù)據(jù)濫用2.下列哪項技術(shù)通常用于在數(shù)據(jù)共享或交換時，既能保證數(shù)據(jù)可用性，又能隱藏敏感信息的具體值？A.數(shù)據(jù)簽名B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)散列3.機器學習模型可能面臨的一種特殊安全威脅是攻擊者通過精心設(shè)計的輸入樣本，導致模型輸出錯誤結(jié)果，這種攻擊被稱為？A.DDoS攻擊B.SQL注入攻擊C.對抗性攻擊D.拒絕服務(wù)攻擊4.根據(jù)中國的《個人信息保護法》，以下哪種處理個人信息的活動需要取得個人的單獨同意？A.為完成業(yè)務(wù)所必需的內(nèi)部數(shù)據(jù)處理B.對已公開或者他人已經(jīng)合法獲取的個人信息進行整理、分析、加工C.向已通知過的特定第三方提供個人信息D.為訂立、履行合同所必需，且事先已告知并獲得個人同意5.在信息安全風險管理中，識別、分析和評估安全風險的過程被稱為？A.風險處理B.風險應(yīng)對C.風險評估D.風險監(jiān)控6.使用非對稱加密算法進行安全通信時，通常需要交換的密鑰是？A.一個公鑰和一個私鑰B.兩個公鑰C.兩個私鑰D.一個公鑰7.云計算環(huán)境中，數(shù)據(jù)科學團隊將計算任務(wù)部署在云服務(wù)商提供的服務(wù)上，云服務(wù)商和團隊各自承擔安全責任，這種責任劃分模式稱為？A.完全責任模式B.共同責任模式C.部分責任模式D.無責任模式8.數(shù)據(jù)科學家在開發(fā)預(yù)測模型時，無意中讓模型對某些特定群體產(chǎn)生系統(tǒng)性偏見，這主要引發(fā)了哪種安全風險或倫理問題？A.數(shù)據(jù)泄露風險B.模型竊取風險C.算法歧視風險D.訪問控制風險9.對數(shù)據(jù)進行脫敏處理時，“K匿名”技術(shù)的主要目標是確保數(shù)據(jù)集中任何一條記錄都無法被精確識別，至少需要與該記錄具有相同屬性值的記錄數(shù)量是多少條？A.1條B.2條C.K條D.K+1條10.數(shù)據(jù)科學項目完成后，對項目過程中產(chǎn)生的所有臨時文件、中間數(shù)據(jù)和日志進行安全清理和銷毀，這屬于哪方面的安全措施？A.傳輸安全B.存儲安全C.廢棄數(shù)據(jù)處理D.身份認證二、簡答題1.簡述數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域面臨的主要信息安全威脅類型及其與一般信息系統(tǒng)的主要區(qū)別。2.簡述“數(shù)據(jù)安全生命周期”概念，并列舉其在數(shù)據(jù)科學項目中的應(yīng)用階段。3.根據(jù)中國的《數(shù)據(jù)安全法》，數(shù)據(jù)處理活動應(yīng)當符合哪些基本原則？4.什么是“安全意識”？對于數(shù)據(jù)科學家而言，具備良好的安全意識主要體現(xiàn)在哪些方面？三、案例分析題1.某數(shù)據(jù)科學公司開發(fā)了一款基于用戶歷史消費數(shù)據(jù)和行為分析的個性化商品推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)每天處理大量用戶數(shù)據(jù)，并通過API接口向客戶端應(yīng)用推送推薦結(jié)果。請分析該推薦系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、傳輸和輸出等環(huán)節(jié)可能存在的信息安全風險，并提出相應(yīng)的防護建議。2.假設(shè)你是一位數(shù)據(jù)科學家，參與一個使用機器學習模型預(yù)測客戶流失風險的проекта。在模型訓練和部署過程中，你發(fā)現(xiàn)模型的預(yù)測結(jié)果可能受到競爭對手通過非法手段獲取到的數(shù)據(jù)影響，導致模型效果下降甚至被“竊取”。請分析這種情況可能涉及的安全風險，并說明數(shù)據(jù)科學家可以采取哪些措施來增強模型的安全性和保密性。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.C4.D5.C6.A7.B8.C9.C10.C二、簡答題1.數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域面臨的主要信息安全威脅類型及其與一般信息系統(tǒng)的主要區(qū)別：*主要威脅類型：*數(shù)據(jù)泄露：敏感數(shù)據(jù)（個人身份信息、商業(yè)秘密、算法參數(shù)等）在采集、傳輸、存儲、使用中被非法獲取。常見于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。*數(shù)據(jù)篡改：數(shù)據(jù)在處理或存儲過程中被惡意修改，導致分析結(jié)果失真或產(chǎn)生誤導。機器學習模型易受此類攻擊影響。*模型竊取/知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)：競爭對手通過不正當手段獲取核心機器學習模型或其關(guān)鍵參數(shù)。*對抗性攻擊：通過精心設(shè)計的輸入樣本，誘導機器學習模型做出錯誤判斷，影響模型可靠性。*訪問控制濫用：未授權(quán)用戶訪問敏感數(shù)據(jù)或模型，或授權(quán)用戶過度訪問。*隱私侵犯：在利用數(shù)據(jù)進行模型訓練和分析時，未能有效保護個人隱私。*與一般信息系統(tǒng)的區(qū)別：*威脅對象更綜合：不僅包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，還包括模型本身及其產(chǎn)生的知識。*攻擊目標更核心：攻擊可能直接針對模型的有效性、保密性或知識產(chǎn)權(quán)。*風險影響更廣泛：模型失效或被竊取可能導致業(yè)務(wù)決策錯誤、經(jīng)濟損失甚至聲譽危機。*技術(shù)依賴性強：安全防護措施與機器學習、大數(shù)據(jù)等技術(shù)緊密相關(guān)。2.“數(shù)據(jù)安全生命周期”概念，并列舉其在數(shù)據(jù)科學項目中的應(yīng)用階段：*概念：數(shù)據(jù)安全生命周期是指數(shù)據(jù)從創(chuàng)建、采集、存儲、處理、傳輸、使用、共享到銷毀的整個過程中，需要遵循的安全原則、技術(shù)和措施，以保障數(shù)據(jù)在各個階段的安全性和合規(guī)性。*在數(shù)據(jù)科學項目中的應(yīng)用階段：*數(shù)據(jù)采集階段：確保數(shù)據(jù)來源合法合規(guī)，采集過程加密，防止數(shù)據(jù)在傳輸中被竊取。*數(shù)據(jù)存儲階段：對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲，實施嚴格的訪問控制，進行備份與容災(zāi)。*數(shù)據(jù)處理階段：在本地或隔離環(huán)境中處理敏感數(shù)據(jù)，使用安全的數(shù)據(jù)脫敏或匿名化技術(shù)，保護計算資源安全。*數(shù)據(jù)傳輸階段：采用加密通道（如HTTPS,VPN）傳輸數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)在傳輸中泄露。*數(shù)據(jù)共享/使用階段：明確數(shù)據(jù)使用權(quán)限，進行模型安全防護，監(jiān)控異常訪問或使用行為。*數(shù)據(jù)銷毀階段：安全清理臨時文件，按照規(guī)定方式匿名化或物理銷毀不再需要的數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)殘留。3.根據(jù)中國的《數(shù)據(jù)安全法》，數(shù)據(jù)處理活動應(yīng)當符合的基本原則：*合法、正當、必要原則：處理個人數(shù)據(jù)或重要數(shù)據(jù)應(yīng)當具有明確、合理的目的，并符合該目的最小必要限度。*確保數(shù)據(jù)安全原則：處理者應(yīng)當采取必要措施，保障數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露、篡改、丟失。*數(shù)據(jù)質(zhì)量原則：處理個人數(shù)據(jù)或重要數(shù)據(jù)應(yīng)當保證其準確性、完整性和更新。*目的限制原則：處理目的應(yīng)當是明確、具體、合法的，不得隨意變更。*公開透明原則：處理規(guī)則應(yīng)當公開，并接受監(jiān)督。*責任明確原則：數(shù)據(jù)處理者對其數(shù)據(jù)處理活動負責。4.什么是“安全意識”？對于數(shù)據(jù)科學家而言，具備良好的安全意識主要體現(xiàn)在哪些方面？*概念：安全意識是指個人對信息安全重要性、潛在風險以及安全防護措施的認識和理解程度，并據(jù)此采取恰當行為的自覺性。*數(shù)據(jù)科學家應(yīng)具備的安全意識方面：*數(shù)據(jù)敏感性認識：理解所處理數(shù)據(jù)的類型、價值和潛在風險，特別是個人敏感信息和重要數(shù)據(jù)。*風險識別能力：能夠在數(shù)據(jù)科學項目各環(huán)節(jié)（采集、存儲、處理、模型開發(fā)、部署等）識別潛在的安全威脅和風險點。*合規(guī)性意識：了解并遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)安全法律法規(guī)（如《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》）和倫理規(guī)范。*安全習慣養(yǎng)成：在日常工作中使用強密碼、安全連接、進行權(quán)限管理、安全地存儲和傳輸數(shù)據(jù)、及時更新軟件等。*模型安全意識：認識到機器學習模型本身可能成為攻擊目標，了解模型魯棒性和抗攻擊性的重要性。*隱私保護意識：在模型開發(fā)和結(jié)果解釋中，關(guān)注并努力減輕對個人隱私的影響。三、案例分析題1.個性化商品推薦系統(tǒng)信息安全風險分析及防護建議：*風險分析：*數(shù)據(jù)采集階段：用戶個人信息（瀏覽歷史、購買記錄、地理位置等）在傳輸和存儲時可能被竊取或泄露；用戶是否被告知并同意采集其信息存疑。*數(shù)據(jù)存儲階段：大量用戶敏感數(shù)據(jù)集中存儲，易成為黑客攻擊目標，導致大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露；數(shù)據(jù)存儲環(huán)境安全配置不當（如訪問控制薄弱）。*數(shù)據(jù)處理階段：數(shù)據(jù)處理服務(wù)器可能存在漏洞，被入侵后導致數(shù)據(jù)泄露；內(nèi)部員工越權(quán)訪問用戶數(shù)據(jù)；使用未授權(quán)的第三方數(shù)據(jù)或模型。*傳輸階段：API接口采用非加密傳輸，用戶數(shù)據(jù)在傳輸過程中可能被截獲；接口安全防護不足，易受SQL注入、API劫持等攻擊。*輸出/使用階段：推薦結(jié)果可能泄露用戶隱私（如推薦給用戶的商品揭示了用戶的其他興趣或關(guān)系）；推薦算法可能存在偏見，對特定用戶群體不公平；惡意用戶利用推薦接口進行刷單或惡意評價。*防護建議：*加強數(shù)據(jù)安全：對采集的用戶數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸；實施嚴格的訪問控制策略，遵循最小權(quán)限原則；定期進行安全審計和漏洞掃描。*確保合規(guī)性：明確告知用戶數(shù)據(jù)收集的目的、范圍和使用方式，并獲得用戶的合法同意；遵守數(shù)據(jù)安全法和個人信息保護法的要求。*強化傳輸安全：對所有API接口使用HTTPS等加密協(xié)議進行傳輸；對接口進行安全加固，防止常見Web攻擊。*提升模型安全：對推薦算法進行魯棒性測試，防范對抗性攻擊；考慮對核心算法模型進行一定的加密或保護措施，防止被輕易竊取或篡改。*監(jiān)控與響應(yīng)：建立安全監(jiān)控機制，及時發(fā)現(xiàn)異常訪問和行為；制定應(yīng)急響應(yīng)計劃，應(yīng)對數(shù)據(jù)泄露等安全事件。*用戶隱私保護：采用差分隱私等技術(shù)減少推薦結(jié)果中泄露的個人信息；提供用戶隱私設(shè)置選項，允許用戶控制自己的數(shù)據(jù)。2.客戶流失預(yù)測模型安全風險分析及增強措施：*風險分析：*數(shù)據(jù)來源風險（模型被竊?。耗Ｐ涂赡鼙桓偁帉κ滞ㄟ^內(nèi)部人員泄露、物理訪問服務(wù)器、社會工程學攻擊或利用供應(yīng)鏈漏洞等方式獲取。*數(shù)據(jù)完整性風險（模型被篡改）：競爭對手可能通過非法手段獲取訪問權(quán)限，篡改用于訓練或測試的數(shù)據(jù)，特別是敏感特征或目標變量，導致模型性能下降或失效。*模型魯棒性風險（對抗性攻擊）：模型可能容易受到精心設(shè)計的惡意輸入（對抗樣本）的影響，導致在真實環(huán)境中預(yù)測不準確，從而影響業(yè)務(wù)決策。*內(nèi)部威脅風險：掌握模型核心知識或訪問權(quán)限的內(nèi)部員工可能有意或無意地損害模型的安全性和有效性。*增強措施：*保護模型知識產(chǎn)權(quán)：對訓練好的核心模型進行加密存儲；使用代碼混淆、模型壓縮或知識蒸餾等技術(shù)增加模型被逆向工程或復(fù)制的難度；考慮通過法律手段保護模型。*加強數(shù)據(jù)安全與隔離：嚴格控制對訓練數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，實施多因素認證；對敏感數(shù)據(jù)脫敏或匿名化處理；將核心數(shù)據(jù)和模型部署在安全的、訪問受控的環(huán)境中。*提升模型魯棒性：在模型訓練中加入對抗性訓練，提高模型對惡意輸入的抵抗能