交通銀行太原市晉源區(qū)2025秋招信息科技崗筆試題及答案一、單選題（共5題，每題2分，共10分）說明：以下題目主要考察計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)、編程語言及金融科技相關(guān)內(nèi)容。1.計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)在TCP/IP協(xié)議簇中，負(fù)責(zé)將IP地址轉(zhuǎn)換為主機(jī)名的是？A.IP協(xié)議B.ARP協(xié)議C.DNS協(xié)議D.ICMP協(xié)議2.編程語言（Python）下列Python代碼片段中，正確實(shí)現(xiàn)列表去重的是？pythonlist_a=[1,2,2,3,4,4,5]result=?A.set(list_a)B.list(dict.fromkeys(list_a))C.list_a.sort()D.list_a.pop()3.數(shù)據(jù)庫知識(shí)在MySQL中，以下哪個(gè)語句用于創(chuàng)建索引？A.`CREATETABLE`B.`CREATEINDEX`C.`ALTERTABLE`D.`DROPINDEX`4.金融科技應(yīng)用交通銀行太原分行計(jì)劃上線智能風(fēng)控系統(tǒng)，以下技術(shù)中最適合用于實(shí)時(shí)反欺詐的是？A.區(qū)塊鏈技術(shù)B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的異常檢測(cè)算法C.自然語言處理（NLP）D.量子計(jì)算5.網(wǎng)絡(luò)安全以下哪種攻擊方式屬于中間人攻擊（MITM）的范疇？A.DDoS攻擊B.SQL注入C.ARP欺騙D.惡意軟件二、多選題（共3題，每題3分，共9分）說明：以下題目考察綜合應(yīng)用能力，涉及大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景。6.大數(shù)據(jù)技術(shù)在處理交通銀行太原分行的信用卡交易數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪些技術(shù)可應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)采樣D.數(shù)據(jù)歸一化7.云計(jì)算服務(wù)交通銀行太原分行考慮將核心業(yè)務(wù)遷移至云平臺(tái)，以下哪些云服務(wù)模式適合金融行業(yè)？A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.FaaS8.金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景在太原地區(qū)的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中，以下哪些技術(shù)可提高融資效率？A.區(qū)塊鏈存證B.RPA自動(dòng)化流程C.機(jī)器學(xué)習(xí)信用評(píng)估D.5G物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控三、判斷題（共5題，每題1分，共5分）說明：以下題目考察對(duì)行業(yè)規(guī)范和技術(shù)的理解。9.金融科技監(jiān)管《個(gè)人信息保護(hù)法》規(guī)定，金融機(jī)構(gòu)處理客戶數(shù)據(jù)時(shí)無需獲取明確同意。10.系統(tǒng)架構(gòu)微服務(wù)架構(gòu)適用于所有大型金融系統(tǒng)，即使業(yè)務(wù)邏輯簡(jiǎn)單。11.編程語言（Java）Java中的`volatile`關(guān)鍵字可保證變量的原子性。12.數(shù)據(jù)庫性能在高并發(fā)場(chǎng)景下，使用Redis緩存可顯著提升數(shù)據(jù)庫查詢效率。13.網(wǎng)絡(luò)安全使用HTTPS協(xié)議可以完全防止數(shù)據(jù)被竊取。四、簡(jiǎn)答題（共2題，每題5分，共10分）說明：以下題目考察對(duì)金融科技實(shí)際問題的分析和解決能力。14.場(chǎng)景分析交通銀行太原分行計(jì)劃開發(fā)移動(dòng)端貸款審批系統(tǒng)，簡(jiǎn)述系統(tǒng)需滿足的關(guān)鍵技術(shù)要求及安全性保障措施。15.技術(shù)選型若需為太原分行構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)，說明應(yīng)如何選擇合適的技術(shù)棧，并簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)采集、處理和可視化的流程。五、編程題（共1題，10分）說明：以下題目考察Python編程能力，結(jié)合金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景。題目：交通銀行太原分行需要統(tǒng)計(jì)每日信用卡交易數(shù)據(jù)中的異常交易（如單筆金額超過5萬元），請(qǐng)編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)以下功能：1.讀取CSV文件中的交易數(shù)據(jù)（字段包括：`transaction_id`（交易ID）、`amount`（金額）、`time`（時(shí)間戳））；2.篩選出異常交易，并輸出異常交易的ID和金額；3.將異常交易寫入新的CSV文件。示例輸入（transactions.csv）：csvtransaction_id,amount,time1001,30000,2025-03-0110:00:001002,50000,2025-03-0111:00:001003,20000,2025-03-0112:00:00答案與解析一、單選題答案與解析1.C.DNS協(xié)議解析：DNS（DomainNameSystem）負(fù)責(zé)將域名解析為IP地址，是網(wǎng)絡(luò)通信的基礎(chǔ)協(xié)議之一。2.B.list(dict.fromkeys(list_a))解析：`dict.fromkeys(list_a)`將列表元素作為字典鍵，自動(dòng)去重，再轉(zhuǎn)回列表即可。其他選項(xiàng)錯(cuò)誤：A轉(zhuǎn)為集合會(huì)丟失順序；C排序無去重功能；D刪除最后一個(gè)元素。3.B.CREATEINDEX解析：MySQL中創(chuàng)建索引使用`CREATEINDEX`語句，例如`CREATEINDEXidx_nameONtable_name(column_name)`。4.B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的異常檢測(cè)算法解析：金融風(fēng)控場(chǎng)景下，機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如孤立森林、LOF）可實(shí)時(shí)識(shí)別異常交易模式。A區(qū)塊鏈主要用于數(shù)據(jù)存證；CNLP適用于文本分析；D量子計(jì)算尚不成熟。5.C.ARP欺騙解析：MITM攻擊通過篡改ARP表項(xiàng)，劫持通信流量。ADDoS攻擊是拒絕服務(wù)攻擊；BSQL注入是數(shù)據(jù)庫攻擊；D惡意軟件屬于病毒類攻擊。二、多選題答案與解析6.A、C、D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括清洗（去除異常值）、采樣（減少數(shù)據(jù)量）、歸一化（統(tǒng)一尺度），加密屬于安全環(huán)節(jié)。7.A、B、C解析：金融行業(yè)需高可靠性，IaaS（底層資源）、PaaS（開發(fā)平臺(tái)）、SaaS（服務(wù)化應(yīng)用）均適用，DFaaS（函數(shù)即服務(wù)）彈性不足。8.A、B、C解析：區(qū)塊鏈存證防篡改；RPA自動(dòng)化審批流程；機(jī)器學(xué)習(xí)提升信用評(píng)估效率。5G監(jiān)控適用于物流等場(chǎng)景，與融資效率關(guān)聯(lián)弱。三、判斷題答案與解析9.錯(cuò)誤解析：《個(gè)人信息保護(hù)法》要求“告知-同意”原則，金融機(jī)構(gòu)需明確告知用途并獲取同意。10.錯(cuò)誤解析：微服務(wù)適用于復(fù)雜業(yè)務(wù)，簡(jiǎn)單系統(tǒng)可選用單體架構(gòu)降低運(yùn)維成本。11.錯(cuò)誤解析：`volatile`保證可見性，但非原子性，需用`synchronized`或`Atomic`類。12.正確解析：Redis內(nèi)存存儲(chǔ)可緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)庫壓力。13.錯(cuò)誤解析：HTTPS防止竊聽，但無法完全杜絕中間人攻擊，需配合證書校驗(yàn)。四、簡(jiǎn)答題答案與解析14.答案要點(diǎn)：-技術(shù)要求：移動(dòng)端需支持離線同步、實(shí)時(shí)推送、數(shù)據(jù)加密傳輸；后端采用微服務(wù)架構(gòu)，API網(wǎng)關(guān)統(tǒng)一接口；數(shù)據(jù)庫選擇分布式方案（如TiDB）；風(fēng)控模塊集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型。-安全性保障：交易數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)；API接口加簽防篡改；多因素認(rèn)證；符合PCIDSS合規(guī)要求；定期滲透測(cè)試。15.答案要點(diǎn)：-技術(shù)棧選擇：數(shù)據(jù)采集用Flume/Kafka；處理用Flink/SparkStreaming；存儲(chǔ)用HBase/ClickHouse；可視化用ECharts/Superset。-流程：采集交易日志→實(shí)時(shí)清洗去重→接入計(jì)算引擎→存入時(shí)序數(shù)據(jù)庫→生成監(jiān)控大屏。五、編程題參考答案（Python）pythonimportcsvdefprocess_transactions(input_file,output_file):withopen(input_file,'r')asf:reader=csv.DictReader(f)abnormal=[rowforrowinreaderiffloat(row['amount'])>50000]withopen(output_file,'w',newline='')asf:writer=csv.DictWriter(f,fieldnames=['transaction_id','amount'])writer.writeheader()writer.writerows(abnorm