# 1. Prompt Injection（直接、间接）的工程防御应如何分层落地，输入检测、指令与数据分离、工具权限隔离与输出校验的组合 A 只需输入检测 B 输入检测、指令数据分离、工具权限隔离与输出校验组合形成纵深防御 ✓ 正确答案 C 指令分离不必要 D 输出校验可省略
# 2. System Prompt 泄露与提取攻击应如何防御，指令与数据分离、敏感规则不进 Prompt、泄露探测与告警如何组合 A 把密钥写进 Prompt 即可 B 泄露无法检测 C 应敏感规则不进 Prompt、指令数据分离，并用探测与告警检测泄露 ✓ 正确答案 D 无需告警
# 3. OWASP GenAI Top 10（LLM01-LLM10）作为威胁清单，在应用安全评审、测试用例设计与上线门禁中的工程价值是什么 A 只是理论清单 B 作为威胁清单驱动安全评审、测试用例设计与上线门禁 ✓ 正确答案 C 无法用于测试 D 与门禁无关
# 4. 针对模型 API 的对抗攻击（越狱、注入与扰动变体）在红队测试中的工程价值是什么，应用层应如何自动化复现与评估 A 只需人工测一次 B 对抗攻击无法评估 C 用对抗样本集在 CI 中自动化复现并量化评估，作为发布门禁 ✓ 正确答案 D 无需扩充攻击集
# 5. RAG 知识库投毒（恶意文档注入错误事实诱导输出）的工程防御，来源校验、内容审核与检索侧拦截如何组合？ A 只需内容审核 B 来源校验不必要 C 应组合来源校验、内容审核与检索侧拦截，覆盖入库与检索阶段 ✓ 正确答案 D 检索侧无需拦截
# 6. 成员推断式隐私探测（通过查询试探知识库是否包含某文档）应如何通过访问审计、结果扰动与检索限制缓解？ A 无法缓解 B 只需一个措施 C 应通过访问审计、结果扰动与检索限制降低可区分性并检测探测 ✓ 正确答案 D 审计不必要
# 7. 输入侧数据防泄漏，用户与文档把密钥、PII、内部代码喂给外部模型时，如何检测、阻断或脱敏而不破坏功能？ A 应检测敏感内容，按风险分级阻断或语义化脱敏，兼顾功能 ✓ 正确答案 B 直接发送即可 C 脱敏会破坏所有功能 D 无需审计
# 8. 模型服务被批量抓取与蒸馏（API 蒸馏攻击）时，应用应如何通过限速、输出扰动、日志审计与服务条款约束保护商业模型权益 A 只需限速 B 条款无用 C 扰动不影响正常用户 D 应组合限速、输出扰动、日志审计与服务条款约束 ✓ 正确答案
# 9. Jailbreak（角色扮演、多语言、Base64 编码、Many-Shot 等）在应用层的工程防御，输入规范化、风险分类器与输出护栏如何组合 A 只需输入规范化 B 应组合输入规范化、风险分类器与输出护栏，覆盖输入-意图-输出 ✓ 正确答案 C 输出护栏不必要 D 分类器无用
# 10. Prompt 沙箱与输出过滤（NeMo Guardrails、Guardrails AI、Rebuff 等）应如何接入调用链，误杀率与绕过率如何权衡 A 应在调用前后接入，并通过分层阈值、人工复核与反馈调优权衡误杀与绕过 ✓ 正确答案 B 只需接入模型后 C 误杀可忽略 D 阈值固定即可
# 11. 托管 LLM 防火墙（Azure AI Content Safety、AWS Bedrock Guardrails 等）与自建护栏应如何选型并联调，命中率与延迟代价如何衡量 A 应评估命中率与延迟代价，可组合托管与自建做分层联调 ✓ 正确答案 B 只能选一种 C 延迟代价不重要 D 无需基准测试
# 12. OpenAI Moderation API、Hive、Clarifai 等内容审核服务在色情、暴力与敏感内容过滤上的能力差异如何评估与组合 A 所有服务能力相同 B 应基准评估各服务在色情、暴力等类别上的精度与延迟，按需组合或路由 ✓ 正确答案 C 无需评估 D 只能用一个服务
# 13. 第三方 MCP Server 与开源工具中的恶意后门（隐藏指令、数据外传）应如何通过代码审计、SBOM 与沙箱运行检测？ A 应组合代码审计、SBOM 与沙箱运行检测，覆盖静态、成分与动态行为 ✓ 正确答案 B 只需代码审计 C 沙箱不必要 D 后门无法检测
# 14. 跨轮次提示注入，攻击者在多轮对话中分段植入指令（单条消息无害、整体恶意）的检测与防御（会话级风险评分）？ A 单条消息检测即可 B 会话评分无意义 C 无需上下文 D 应用会话级风险评分累积多轮意图，超阈值降级或终止 ✓ 正确答案
# 15. 输出侧数据防泄漏，模型回答中泄露的密钥、PII 与内部信息如何实时检测与脱敏？ A 应在返回前实时检测并脱敏/阻断密钥、PII 与内部信息 ✓ 正确答案 B 输出无需检测 C 脱敏会破坏功能 D 无需告警
# 16. 信任域分级，RAG 文档、工具返回与用户输入按信任级别标记，跨域内容按更高注入风险处理？ A 所有输入同信任 B 文档永远可信 C 无需分级 D 应按来源标记信任级别，跨域低信任内容按更高注入风险处理 ✓ 正确答案
# 17. AIGC 内容水印与生成检测（显式标识、SynthID、C2PA）的工程落地，如何在不损失输出质量的前提下实现可溯源？ A 应分层落地显式标识、元数据与不可见水印，实现可溯源而几乎不损失质量 ✓ 正确答案 B 水印必然损失质量 C 无需验证水印 D 只需一种标识
# 18. 模型供应商与 API 供应链安全，如何核验模型卡、备案状态与数据使用条款，防止第三方模型引入合规与安全风险？ A 第三方模型无需核验 B 备案不必要 C 条款无需关注 D 应核验模型卡、备案状态与数据使用条款，防止合规与安全风险 ✓ 正确答案
# 19. 防御纵深层次，输入过滤、指令分层、输出校验与人工审核如何分层部署，各自的失效模式与互补关系？ A 各层有失效模式，前层降低触发、后层兜底，形成互补纵深 ✓ 正确答案 B 单层即可 C 人工审核不必要 D 无需理解失效模式
# 20. 编码规范化，同形字、零宽字符与 Unicode 混淆在输入分类前的归一化处理，如何控制误伤与绕过率？ A 归一化越强越好 B 应归一化混淆字符降低绕过，同时用白名单与测试控制误伤 ✓ 正确答案 C 误伤可忽略 D 无需归一化
