基本信息

---

下载

文档摘要

---

2025年AI安全攻防（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在对抗性攻击防御中，以下哪种方法可以有效提升模型的鲁棒性？

A.生成对抗网络（GAN）

B.数据增强

C.模型结构调整

D.知识蒸馏

答案：B

解析：数据增强通过增加模型训练过程中的样本多样性，可以有效提高模型对对抗样本的鲁棒性，减少攻击者通过微小扰动对模型输出造成的影响，参考《对抗性攻击防御技术指南》2025版第4.2节。

2.在持续预训练策略中，以下哪种方法可以有效地提升模型对特定任务的泛化能力？

A.预训练后微调

B.多任务学习

C.多模态预训练

D.动态预训练

答案：B

解析：多任务学习（