2026年5G通信L3認證技術(shù)應(yīng)用練習(xí)題及解析一、單選題（共10題，每題2分）1.在5GL3自動駕駛場景中，邊緣計算節(jié)點（MEC）的主要作用是什么？A.數(shù)據(jù)存儲中心B.低延遲業(yè)務(wù)處理C.大規(guī)模用戶接入D.網(wǎng)絡(luò)核心控制2.5GL3認證中，V2X（車聯(lián)網(wǎng)）通信的主要安全威脅不包括：A.中間人攻擊B.重放攻擊C.車輛物理破壞D.數(shù)據(jù)篡改3.在5GL3自動駕駛系統(tǒng)中，用于車輛間（V2V）通信的頻段通常是：A.1GHz以下B.1-6GHzC.6-24GHzD.24GHz以上4.5GL3認證中，UE（用戶設(shè)備）身份認證的主要流程不包括：A.AKA（AuthenticationandKeyAgreement）B.NAS（Non-accessStratum）信令C.Diameter協(xié)議D.IPsec隧道建立5.在5GL3自動駕駛場景中，高精度地圖（HDMap）的更新頻率通常為：A.每秒10次B.每秒1次C.每分鐘1次D.每小時1次6.5GL3認證中，用于防止車輛被非法控制的安全機制是：A.動態(tài)密鑰協(xié)商B.數(shù)字簽名C.身份鎖定D.量子加密7.在5GL3自動駕駛系統(tǒng)中，用于車輛與路邊基礎(chǔ)設(shè)施（RSU）通信的協(xié)議是：A.MQTTB.CoAPC.DDSD.AMQP8.5GL3認證中，用于保護車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)募用芩惴ㄍǔＪ牵篈.AES-128B.RSA-2048C.ECC-256D.DES-569.在5GL3自動駕駛場景中，用于實時路況監(jiān)測的傳感器類型不包括：A.LiDARB.RADARC.GPSD.溫度傳感器10.5GL3認證中，用于驗證車輛身份的數(shù)字證書頒發(fā)機構(gòu)（CA）通常是：A.運營商B.設(shè)備制造商C.政府機構(gòu)D.第三方認證中心二、多選題（共5題，每題3分）1.5GL3自動駕駛系統(tǒng)中，邊緣計算的主要優(yōu)勢包括：A.低延遲B.高帶寬C.數(shù)據(jù)本地處理D.網(wǎng)絡(luò)負載均衡E.物理隔離2.5GL3認證中，車聯(lián)網(wǎng)通信的安全威脅主要包括：A.信號干擾B.重放攻擊C.拒絕服務(wù)攻擊（DoS）D.身份偽造E.數(shù)據(jù)泄露3.在5GL3自動駕駛場景中，用于車輛協(xié)同決策的算法通常包括：A.A路徑規(guī)劃B.貝葉斯濾波C.強化學(xué)習(xí)D.K-means聚類E.遺傳算法4.5GL3認證中，UE身份認證的關(guān)鍵要素包括：A.用戶名/密碼B.硬件安全模塊（HSM）C.數(shù)字證書D.動態(tài)口令E.生物特征信息5.在5GL3自動駕駛系統(tǒng)中，用于實時數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ偶夹g(shù)包括：A.5GNRB.LoRaWANC.ZigbeeD.4GLTEE.Wi-Fi6三、判斷題（共10題，每題1分）1.5GL3自動駕駛系統(tǒng)中，所有車輛必須使用相同的通信頻段。（×）2.5GL3認證中，UE身份認證只需要一次即可長期有效。（×）3.在5GL3自動駕駛場景中，高精度地圖的精度可以達到厘米級。（√）4.5GL3認證中，數(shù)字簽名可以防止數(shù)據(jù)被篡改。（√）5.在5GL3自動駕駛系統(tǒng)中，車輛間通信的延遲通常低于10ms。（√）6.5GL3認證中，所有通信數(shù)據(jù)都必須經(jīng)過運營商的中央服務(wù)器處理。（×）7.在5GL3自動駕駛場景中，車輛協(xié)同決策需要考慮其他車輛的實時位置和速度。（√）8.5GL3認證中，量子加密是目前最安全的通信加密方式。（×）9.在5GL3自動駕駛系統(tǒng)中，LiDAR主要用于探測障礙物。（√）10.5GL3認證中，UE身份認證的流程必須符合3GPP標(biāo)準(zhǔn)。（√）四、簡答題（共5題，每題5分）1.簡述5GL3自動駕駛系統(tǒng)中邊緣計算的應(yīng)用場景及其優(yōu)勢。2.解釋5GL3認證中UE身份認證的主要流程及關(guān)鍵要素。3.列舉5GL3自動駕駛系統(tǒng)中常見的通信安全威脅及應(yīng)對措施。4.描述5GL3認證中數(shù)字簽名的作用及實現(xiàn)原理。5.說明5GL3自動駕駛系統(tǒng)中車輛協(xié)同決策的必要性和主要方法。五、論述題（共2題，每題10分）1.結(jié)合中國車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀，論述5GL3認證技術(shù)在自動駕駛場景中的重要性及挑戰(zhàn)。2.分析5GL3認證技術(shù)在歐洲自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用前景，并提出改進建議。答案及解析一、單選題1.B解析：邊緣計算節(jié)點（MEC）的主要作用是本地處理低延遲業(yè)務(wù)，如自動駕駛中的實時決策，而非遠距離數(shù)據(jù)傳輸。2.C解析：車聯(lián)網(wǎng)的安全威脅主要包括網(wǎng)絡(luò)層面的攻擊，如中間人、重放、數(shù)據(jù)篡改等，物理破壞屬于硬件故障范疇。3.C解析：5GV2V通信通常使用6-24GHz的毫米波頻段，以實現(xiàn)低延遲高帶寬傳輸。4.C解析：Diameter協(xié)議主要用于2G/3G認證，5G主要使用NAS信令和AKA。5.B解析：高精度地圖需要實時更新，通常每秒更新1次以反映路況變化。6.C解析：身份鎖定機制可以防止設(shè)備被非法控制，而其他選項更多用于數(shù)據(jù)保護。7.B解析：CoAP是車聯(lián)網(wǎng)常用的輕量級協(xié)議，適合低功耗設(shè)備通信。8.A解析：AES-128是目前5G通信中常用的對稱加密算法，適合實時數(shù)據(jù)傳輸。9.D解析：溫度傳感器與自動駕駛無直接關(guān)系，其他選項均為典型傳感器。10.D解析：第三方認證中心負責(zé)頒發(fā)數(shù)字證書，確保身份真實性。二、多選題1.A,C,D解析：邊緣計算優(yōu)勢在于低延遲、本地處理和負載均衡，但高帶寬和物理隔離并非其核心功能。2.B,C,D,E解析：車聯(lián)網(wǎng)安全威脅主要包括重放、DoS、身份偽造和數(shù)據(jù)泄露，信號干擾屬于物理層問題。3.A,B,C,E解析：A路徑規(guī)劃、貝葉斯濾波、強化學(xué)習(xí)和遺傳算法常用于車輛協(xié)同決策，K-means聚類主要用于數(shù)據(jù)分類。4.B,C,D,E解析：硬件安全模塊、數(shù)字證書、動態(tài)口令和生物特征信息均用于身份認證，用戶名/密碼較傳統(tǒng)。5.A,E解析：5GNR和Wi-Fi6適合實時數(shù)據(jù)傳輸，LoRaWAN、Zigbee和4GLTE延遲較高或不適合車聯(lián)網(wǎng)。三、判斷題1.×解析：不同頻段可提高系統(tǒng)容量和覆蓋范圍。2.×解析：UE身份認證需動態(tài)更新，防止被破解。3.√解析：高精度地圖可達厘米級精度，支持自動駕駛定位。4.√解析：數(shù)字簽名通過哈希算法和私鑰確保數(shù)據(jù)完整性。5.√解析：5G低延遲特性支持車聯(lián)網(wǎng)實時通信。6.×解析：邊緣計算可減少對中央服務(wù)器的依賴。7.√解析：協(xié)同決策需考慮其他車輛行為以避免碰撞。8.×量子加密仍處于研究階段，未大規(guī)模應(yīng)用。9.√解析：LiDAR用于高精度障礙物探測。10.√解析：3GPP標(biāo)準(zhǔn)是5G認證的基礎(chǔ)。四、簡答題1.邊緣計算的應(yīng)用場景及優(yōu)勢應(yīng)用場景：自動駕駛中的實時路況分析、車輛決策支持、高精度地圖更新等。優(yōu)勢：低延遲、減少網(wǎng)絡(luò)擁堵、本地數(shù)據(jù)處理提高效率。2.UE身份認證流程及關(guān)鍵要素流程：注冊、認證請求、網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)、密鑰協(xié)商。關(guān)鍵要素：數(shù)字證書、動態(tài)口令、生物特征信息。3.車聯(lián)網(wǎng)通信安全威脅及應(yīng)對措施威脅：重放攻擊、數(shù)據(jù)篡改、DoS攻擊。應(yīng)對：數(shù)字簽名、加密傳輸、身份認證機制。4.數(shù)字簽名的作用及實現(xiàn)原理作用：確保數(shù)據(jù)完整性、防止篡改。原理：通過哈希算法和私鑰生成簽名，公鑰驗證。5.車輛協(xié)同決策的必要性和方法必要性：避免碰撞、提高通行效率。方法：A路徑規(guī)劃、貝葉斯濾波、強化學(xué)習(xí)。五、論述題1.5GL3認證技術(shù)在自動駕駛場景中的重要性及挑戰(zhàn)重要性：中國車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展