2025年AI運(yùn)維工程師加密策略面試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在AI運(yùn)維中，以下哪種加密策略主要用于保護(hù)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的安全性？

A.對(duì)稱加密B.非對(duì)稱加密C.混合加密D.散列函數(shù)

答案：C

解析：混合加密結(jié)合了對(duì)稱加密和非對(duì)稱加密的優(yōu)點(diǎn)，用于保護(hù)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的安全性。對(duì)稱加密速度快，但密鑰分發(fā)困難；非對(duì)稱加密密鑰分發(fā)簡(jiǎn)單，但計(jì)算量大?；旌霞用芡ǔＳ糜赟SL/TLS協(xié)議中，參考《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用》2025版4.2節(jié)。

2.以下哪種加密算法在加密過(guò)程中使用了公鑰和私鑰？

A.AESB.DESC.RSAD.3DES

答案：C

解析：RSA算法是典型的非對(duì)稱加密算法，使用公鑰和私鑰進(jìn)行加密和解密。公鑰用于加密數(shù)據(jù)，私鑰用于解密數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?。參考《加密與認(rèn)證技術(shù)》2025版5.1節(jié)。

3.在AI運(yùn)維中，以下哪種加密算法適用于對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行加密？

A.SHA-256B.MD5C.AESD.RSA

答案：C

解析：AES（高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)）算法適用于對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，具有高安全性、高速度和易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)。在AI運(yùn)維中，常用于加密敏感數(shù)據(jù)，如配置文件、日志文件等。參考《加密技術(shù)原理與應(yīng)用》2025版3.2節(jié)。

4.以下哪種加密策略在AI運(yùn)維中主要用于保護(hù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的安全性？

A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.身份驗(yàn)證D.安全審計(jì)

答案：A

解析：數(shù)據(jù)加密是保護(hù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)安全性的重要策略，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，防止未授權(quán)訪問(wèn)和泄露。在AI運(yùn)維中，常用于加密數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)等存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。參考《數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)》2025版6.1節(jié)。

5.以下哪種加密算法在加密過(guò)程中使用了密鑰流？

A.AESB.DESC.RSAD.RC4

答案：D

解析：RC4（RivestCipher4）算法在加密過(guò)程中使用了密鑰流，通過(guò)密鑰生成密鑰流，與明文進(jìn)行異或操作實(shí)現(xiàn)加密。RC4算法速度快，但安全性相對(duì)較低。參考《加密與認(rèn)證技術(shù)》2025版5.3節(jié)。

6.在AI運(yùn)維中，以下哪種加密策略主要用于保護(hù)數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的完整性？

A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.身份驗(yàn)證D.數(shù)字簽名

答案：D

解析：數(shù)字簽名是一種加密策略，主要用于保護(hù)數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的完整性。通過(guò)使用私鑰對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簽名，接收方可以使用對(duì)應(yīng)的公鑰驗(yàn)證簽名的有效性，確保數(shù)據(jù)未被篡改。參考《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用》2025版4.3節(jié)。

7.以下哪種加密算法在加密過(guò)程中使用了分組密碼？

A.AESB.DESC.RSAD.RC4

答案：A

解析：AES算法是一種分組密碼，將明文分成固定長(zhǎng)度的分組，對(duì)每個(gè)分組進(jìn)行加密。分組密碼具有較高的安全性和速度，廣泛應(yīng)用于AI運(yùn)維中的數(shù)據(jù)加密。參考《加密技術(shù)原理與應(yīng)用》2025版3.1節(jié)。

8.在AI運(yùn)維中，以下哪種加密策略主要用于保護(hù)用戶身份信息？

A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.身份驗(yàn)證D.安全審計(jì)

答案：C

解析：身份驗(yàn)證是一種加密策略，主要用于保護(hù)用戶身份信息。通過(guò)驗(yàn)證用戶提供的憑證（如用戶名、密碼）來(lái)確認(rèn)用戶的身份，防止未授權(quán)訪問(wèn)。參考《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用》2025版4.4節(jié)。

9.以下哪種加密算法在加密過(guò)程中使用了密鑰擴(kuò)展技術(shù)？

A.AESB.DESC.RSAD.RC4

答案：A

解析：AES算法在加密過(guò)程中使用了密鑰擴(kuò)展技術(shù)，將用戶提供的密鑰擴(kuò)展成足夠長(zhǎng)的密鑰，用于加密操作。密鑰擴(kuò)展技術(shù)提高了加密算法的安全性。參考《加密與認(rèn)證技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

10.在AI運(yùn)維中，以下哪種加密策略主要用于保護(hù)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性？

A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.身份驗(yàn)證D.安全審計(jì)

答案：A

解析：數(shù)據(jù)加密是保護(hù)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)過(guò)程中安全性的重要策略，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，防止未授權(quán)訪問(wèn)和泄露。在AI運(yùn)維中，常用于加密數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)等存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。參考《數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)》2025版6.1節(jié)。

11.以下哪種加密算法在加密過(guò)程中使用了密鑰流？

A.AESB.DESC.RSAD.RC4

答案：D

解析：RC4算法在加密過(guò)程中使用了密鑰流，通過(guò)密鑰生成密鑰流，與明文進(jìn)行異或操作實(shí)現(xiàn)加密。RC4算法速度快，但安全性相對(duì)較低。參考《加密與認(rèn)證技術(shù)》2025版5.3節(jié)。

12.在AI運(yùn)維中，以下哪種加密策略主要用于保護(hù)數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的完整性？

A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.身份驗(yàn)證D.數(shù)字簽名

答案：D

解析：數(shù)字簽名是一種加密策略，主要用于保護(hù)數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的完整性。通過(guò)使用私鑰對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簽名，接收方可以使用對(duì)應(yīng)的公鑰驗(yàn)證簽名的有效性，確保數(shù)據(jù)未被篡改。參考《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用》2025版4.3節(jié)。

13.以下哪種加密算法在加密過(guò)程中使用了分組密碼？

A.AESB.DESC.RSAD.RC4

答案：A

解析：AES算法是一種分組密碼，將明文分成固定長(zhǎng)度的分組，對(duì)每個(gè)分組進(jìn)行加密。分組密碼具有較高的安全性和速度，廣泛應(yīng)用于AI運(yùn)維中的數(shù)據(jù)加密。參考《加密技術(shù)原理與應(yīng)用》2025版3.1節(jié)。

14.在AI運(yùn)維中，以下哪種加密策略主要用于保護(hù)用戶身份信息？

A.數(shù)據(jù)加密B.訪問(wèn)控制C.身份驗(yàn)證D.安全審計(jì)

答案：C

解析：身份驗(yàn)證是一種加密策略，主要用于保護(hù)用戶身份信息。通過(guò)驗(yàn)證用戶提供的憑證（如用戶名、密碼）來(lái)確認(rèn)用戶的身份，防止未授權(quán)訪問(wèn)。參考《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用》2025版4.4節(jié)。

15.以下哪種加密算法在加密過(guò)程中使用了密鑰擴(kuò)展技術(shù)？

A.AESB.DESC.RSAD.RC4

答案：A

解析：AES算法在加密過(guò)程中使用了密鑰擴(kuò)展技術(shù)，將用戶提供的密鑰擴(kuò)展成足夠長(zhǎng)的密鑰，用于加密操作。密鑰擴(kuò)展技術(shù)提高了加密算法的安全性。參考《加密與認(rèn)證技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在AI運(yùn)維中，以下哪些策略可以用于提高模型的推理速度？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

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：模型量化（A）減少模型參數(shù)的精度，降低計(jì)算復(fù)雜度；知識(shí)蒸餾（B）通過(guò)將大模型的知識(shí)遷移到小模型上，提高推理速度；結(jié)構(gòu)剪枝（C）移除不重要的模型連接，減少模型大?。幌∈杓せ罹W(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（D）減少激活操作的次數(shù)；模型并行策略（E）利用多GPU加速推理。這些策略都可以有效提高模型的推理速度。

2.在設(shè)計(jì)分布式訓(xùn)練框架時(shí)，以下哪些組件是必須的？（多選）

A.訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)管理器

B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.分布式通信庫(kù)

D.訓(xùn)練算法

E.模型評(píng)估工具

答案：ACD

解析：訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)管理器（A）負(fù)責(zé)分配任務(wù)和監(jiān)控節(jié)點(diǎn)狀態(tài)；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)（B）存儲(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；分布式通信庫(kù)（C）處理節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)傳輸；訓(xùn)練算法（D）定義了模型訓(xùn)練過(guò)程。模型評(píng)估工具（E）雖然重要，但不是分布式訓(xùn)練框架的必需組件。

3.以下哪些方法可以用于對(duì)抗性攻擊防御？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.防御性蒸餾

C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

D.梯度正則化

E.加密模型參數(shù)

答案：ABD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）通過(guò)變換數(shù)據(jù)來(lái)提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性；防御性蒸餾（B）將對(duì)抗樣本的輸入傳遞給模型，學(xué)習(xí)其特征；梯度正則化（D）通過(guò)懲罰梯度來(lái)防止對(duì)抗攻擊；加密模型參數(shù)（E）雖然可以提高模型的安全性，但不是直接的對(duì)抗攻擊防御方法。

4.在AI模型部署中，以下哪些措施有助于確保模型服務(wù)的可擴(kuò)展性？（多選）

A.容器化部署

B.自動(dòng)化擴(kuò)展

C.API調(diào)用規(guī)范

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCDE

解析：容器化部署（A）提供輕量級(jí)的虛擬化環(huán)境，便于模型部署；自動(dòng)化擴(kuò)展（B）根據(jù)負(fù)載自動(dòng)調(diào)整資源；API調(diào)用規(guī)范（C）確保服務(wù)的互操作性；模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（D）提高服務(wù)響應(yīng)速度；云邊端協(xié)同部署（E）實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算和存儲(chǔ)。

5.在知識(shí)蒸餾過(guò)程中，以下哪些目標(biāo)有助于提高小模型的性能？（多選）

A.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量

B.增加小模型的容量

C.減少小模型的參數(shù)量

D.提高小模型的泛化能力

E.降低小模型的計(jì)算復(fù)雜度

答案：CDE

解析：減少小模型的參數(shù)量（C）降低模型復(fù)雜度；提高小模型的泛化能力（D）使模型在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好；降低小模型的計(jì)算復(fù)雜度（E）加快模型推理速度。減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量（A）和增加小模型的容量（B）雖然有助于提高性能，但不是知識(shí)蒸餾的直接目標(biāo)。

6.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于保護(hù)用戶數(shù)據(jù)？（多選）

A.同態(tài)加密

B.差分隱私

C.隱私計(jì)算

D.加密模型參數(shù)

E.隱私保護(hù)分析

答案：ABCD

解析：同態(tài)加密（A）允許在不解密數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行計(jì)算；差分隱私（B）通過(guò)添加噪聲來(lái)保護(hù)用戶隱私；隱私計(jì)算（C）確保在計(jì)算過(guò)程中不泄露敏感信息；加密模型參數(shù)（D）防止模型參數(shù)被未授權(quán)訪問(wèn)。隱私保護(hù)分析（E）是隱私保護(hù)的一個(gè)方面，但不是直接保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的技術(shù)。

7.以下哪些技術(shù)可以用于提高模型訓(xùn)練的效率？（多選）

A.并行計(jì)算

B.數(shù)據(jù)并行

C.模型并行

D.梯度累積

E.梯度檢查

答案：ABCD

解析：并行計(jì)算（A）利用多處理器或分布式系統(tǒng)加速計(jì)算；數(shù)據(jù)并行（B）將數(shù)據(jù)分割到多個(gè)設(shè)備上并行處理；模型并行（C）將模型分割到多個(gè)設(shè)備上并行處理；梯度累積（D）在計(jì)算梯度時(shí)累積多個(gè)批次的梯度，減少通信開(kāi)銷。梯度檢查（E）是調(diào)試工具，不直接提高訓(xùn)練效率。

8.在AI倫理安全風(fēng)險(xiǎn)方面，以下哪些問(wèn)題需要特別注意？（多選）

A.偏見(jiàn)檢測(cè)

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

C.模型公平性度量

D.可解釋AI

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：ABCDE

解析：偏見(jiàn)檢測(cè)（A）確保模型不會(huì)放大或引入偏見(jiàn)；倫理安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（B）評(píng)估模型對(duì)用戶和社會(huì)的影響；模型公平性度量（C）確保模型對(duì)所有人公平；可解釋AI（D）使模型決策過(guò)程透明；模型魯棒性增強(qiáng)（E）提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的抵抗力。

9.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以用于生成高質(zhì)量的文本？（多選）

A.文本生成模型（如GPT-3）

B.圖像生成模型（如DALL-E）

C.視頻生成模型

D.多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

E.跨模態(tài)信息融合

答案：ABD

解析：文本生成模型（A）專門(mén)用于生成文本；圖像生成模型（B）用于生成圖像；多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（D）將知識(shí)從一種模態(tài)遷移到另一種模態(tài)；跨模態(tài)信息融合（E）結(jié)合不同模態(tài)的信息。視頻生成模型（C）雖然存在，但不是常用的技術(shù)。

10.在AI+物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，以下哪些技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)智能設(shè)備之間的通信？（多選）

A.MQTT

B.CoAP

C.Websocket

D.LoRaWAN

E.Bluetooth

答案：ABDE

解析：MQTT（A）是一種輕量級(jí)的消息傳遞協(xié)議，適用于低帶寬、高延遲的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備；CoAP（B）是一個(gè)輕量級(jí)的RESTful協(xié)議，用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備；LoRaWAN（D）是一種低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)；Bluetooth（E）是一種短距離無(wú)線通信技術(shù)。Websocket（C）雖然可以用于物聯(lián)網(wǎng)通信，但不是專為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)的。

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(guò)___________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___________，以減少計(jì)算量和內(nèi)存需求。

答案：模型壓縮

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型通常在___________上收集數(shù)據(jù)，以提高其泛化能力。

答案：大規(guī)模數(shù)據(jù)集

4.對(duì)抗性攻擊防御中，防御性蒸餾通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)___________模型來(lái)提高原模型的魯棒性。

答案：偽模型

5.推理加速技術(shù)中，通過(guò)___________可以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度。

答案：模型量化

6.模型并行策略允許將模型的不同部分分布在多個(gè)GPU上，以加速訓(xùn)練，這種策略通常稱為_(kāi)__________。

答案：數(shù)據(jù)并行

7.低精度推理通過(guò)將模型參數(shù)從___________轉(zhuǎn)換為_(kāi)__________來(lái)減少模型大小和計(jì)算量。

答案：FP32,INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理邊緣設(shè)備收集的數(shù)據(jù)。

答案：邊緣計(jì)算

9.知識(shí)蒸餾中，小模型通常被稱為_(kāi)__________模型，因?yàn)樗舜竽Ｐ偷闹R(shí)。

答案：學(xué)生模型

10.模型量化（INT8/FP16）通過(guò)將模型的參數(shù)和激活值從___________精度轉(zhuǎn)換為_(kāi)__________精度來(lái)實(shí)現(xiàn)。

答案：FP32,INT8

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝是一種移除整個(gè)通道的方法。

答案：通道剪枝

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過(guò)引入___________來(lái)減少計(jì)算量。

答案：稀疏性

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。

答案：泛化能力

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________檢測(cè)是識(shí)別和減少模型偏見(jiàn)的方法。

答案：偏見(jiàn)檢測(cè)

15.AI+物聯(lián)網(wǎng)中，___________技術(shù)允許設(shè)備在不連接到互聯(lián)網(wǎng)的情況下進(jìn)行通信。

答案：低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）

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(kāi)銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：分布式訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)并行通信開(kāi)銷通常與設(shè)備數(shù)量呈平方或更高階的增長(zhǎng)，因?yàn)槊總€(gè)設(shè)備都需要接收來(lái)自其他所有設(shè)備的參數(shù)更新。這增加了通信成本，特別是在大規(guī)模分布式系統(tǒng)中。參考《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書(shū)》2025版4.3節(jié)。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)可以顯著減少模型參數(shù)量，同時(shí)保持模型性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation）通過(guò)僅調(diào)整模型的一小部分參數(shù)來(lái)微調(diào)模型，從而減少參數(shù)量，同時(shí)保持或提高模型性能。參考《模型壓縮與加速技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)時(shí)，不需要重新訓(xùn)練整個(gè)模型。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略允許在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)，只需調(diào)整模型在特定任務(wù)上相關(guān)的參數(shù)，而不需要重新訓(xùn)練整個(gè)模型。這可以顯著減少訓(xùn)練時(shí)間和資源消耗。參考《持續(xù)學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練技術(shù)》2025版3.1節(jié)。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，防御性蒸餾可以完全防止對(duì)抗樣本對(duì)模型的影響。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：防御性蒸餾可以顯著提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性，但無(wú)法完全防止對(duì)抗樣本的影響。它通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)偽模型來(lái)學(xué)習(xí)對(duì)抗樣本的特征，從而增強(qiáng)原模型的防御能力。參考《對(duì)抗樣本防御技術(shù)》2025版4.2節(jié)。

5.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以提高模型的推理速度，但不會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型量化技術(shù)通過(guò)降低模型參數(shù)和激活值的精度來(lái)減少模型大小和計(jì)算量，從而提高推理速度。然而，這種精度降低可能會(huì)導(dǎo)致模型準(zhǔn)確性的下降。參考《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.4節(jié)。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算設(shè)備通常具有更高的計(jì)算能力和存儲(chǔ)容量。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：邊緣計(jì)算設(shè)備通常是為了處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和低延遲應(yīng)用而設(shè)計(jì)的，它們通常具有有限的計(jì)算能力和存儲(chǔ)容量。參考《邊緣計(jì)算技術(shù)與應(yīng)用》2025版3.2節(jié)。

7.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常比學(xué)生模型具有更高的準(zhǔn)確性和更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：在知識(shí)蒸餾過(guò)程中，教師模型通常是預(yù)訓(xùn)練的、性能較好的模型，而學(xué)生模型是目標(biāo)模型，通常結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單，但通過(guò)蒸餾過(guò)程可以學(xué)習(xí)到教師模型的知識(shí)。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)》2025版2.3節(jié)。

8.結(jié)構(gòu)剪枝中，移除的連接越多，模型的性能提升就越大。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝雖然可以減少模型大小和計(jì)算量，但過(guò)度剪枝會(huì)導(dǎo)致模型性能下降。剪枝策略需要平衡模型大小和性能。參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)》2025版3.1節(jié)。

9.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)，無(wú)需人工干預(yù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然NAS可以自動(dòng)搜索模型結(jié)構(gòu)，但搜索過(guò)程可能需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。此外，NAS的結(jié)果可能需要人工驗(yàn)證和調(diào)整。參考《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)》2025版4.2節(jié)。

10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，差分隱私技術(shù)可以完全保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的隱私。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：差分隱私技術(shù)通過(guò)向數(shù)據(jù)添加噪聲來(lái)保護(hù)用戶隱私，但它不能完全保證隱私。在極端情況下，攻擊者可能仍然能夠推斷出敏感信息。參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私保護(hù)》2025版5.3節(jié)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融科技公司開(kāi)發(fā)了一款基于深度學(xué)習(xí)的反欺詐模型，該模型通過(guò)分析交易數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別潛在的欺詐行為。由于欺詐數(shù)據(jù)稀疏且難以獲取，公司決定使用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略來(lái)提高模型的泛化能力。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型在公共數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練，并在金融交易數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)。

問(wèn)題：針對(duì)該模型，設(shè)計(jì)一個(gè)持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略，并說(shuō)明如何評(píng)估模型的泛化能力。

持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略設(shè)計(jì)：

1.初始階段：在公共數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練模型，使用大規(guī)模非金融數(shù)據(jù)集，如網(wǎng)頁(yè)文本、新聞、社交媒體等，以獲得通用的語(yǔ)言和視覺(jué)表示。

2.預(yù)訓(xùn)練完成：在預(yù)訓(xùn)練后，使用金融交易數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定的金融領(lǐng)域。

3.持續(xù)學(xué)習(xí)：定期將新的金融交易數(shù)據(jù)添加到訓(xùn)練集中，并繼續(xù)微調(diào)模型，以保持