多选题 软件逆向的应用包括 ()。

A、 软件破解
B、 软件开发
C、 病毒分析
D、 漏洞分析
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相关试题

多选题 某互联网企业在对大语言模型进行安全训练以保障其合规输出时,开展安全对齐训练 (如 RLHF) 面临 () 局限性。

A、无法覆盖未知攻击模式
B、可能降低模型创造力
C、依赖人类标注偏好
D、显著增加训练时间

多选题 元学习投毒 (Meta-Poisoning) 通过在训练数据中植入恶意样本,可能对模型的元学习过程产生的负面影响有 ()。

A、导致模型在特定任务上的性能急剧下降
B、使模型学习到错误的特征表示
C、增强模型的泛化能力
D、干扰模型的元学习过程

多选题 根据 HIPAA (健康保险流通与责任法案) 规定,() 属于受保护健康信息 (PHI)。

A、患者的姓名及对应的诊断记录
B、患者的病历号和手术日期
C、患者在公开场合的照片 未关联任何健康信息
D、患者的电子邮件地址及近期用药信息

多选题 非对称密码体制通过公钥加密和私钥签名的特性,为数据安全提供多维度保障,下列特性可通过其实现的是 ()。

A、机密性
B、完整性
C、真实性
D、不可抵赖性

多选题 AI 模型在面临输入扰动或恶意攻击时可能出现性能下降,() 情况属于其鲁棒性不足的典型表现。

A、对微小的输入变化过于敏感
B、在不同数据集上性能波动大
C、容易受到对抗攻击的影响
D、模型训练时间过长

多选题 数据安全技术架构须覆盖数据全链路保护,下列属于其核心组成的是 ()。

A、终端安全
B、网络安全
C、应用安全
D、数据安全

多选题 在人工智能模型训练的安全环境中,为防止未授权访问训练集群及敏感数据,访问控制的主要措施包括 ()。

A、基于角色的访问控制
B、多因素认证
C、网络隔离
D、默认开放所有端口访问

多选题 在人工智能安全中,() 方法可以用于保护数据的隐私性。

A、数据脱敏
B、差分隐私
C、数据加密
D、数据匿名化