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第3题
机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法，但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型，导致其出现严重故障。近日，“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路，帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练，譬如，在图片识别领域，该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真，激发出机器学习模型的抗干扰能力，并形成相关的自我抗干扰训练模型。这段文字意在说明：()
A.干扰机器识别图像的新方法
B.新算法助机器学习抵抗干扰
C.机器学习是人工智能的核心
D.机器学习大数据训练的方法
第4题
过拟合问题是模型在训练集表现较好，但在测试集表现较差，为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法？（)
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
第8题
以下关于ECA加密流量检测技术原理的描述，错误的是哪一项？（)
A.ECA加流量检测最核心的技术是生成ECA检测分类模型
B.通过前端ECA探针提取加密流量的明文数据，包括TLS握手信息、TCP统计信息、DNS/HTTP相关信息，并将它们统一上报给CIS系统
C.基于分析取证的特征向量，采用机器学习的方法，利用样本数据进行训练，从而生成分类器模型
D.安全研究人员通过和群殴的黑白样本集，结合开源情报，域名，IP,SSL等信息，提取加密流量的特性信息
第9题
以下哪项是业务监控经常采用？（）
A.阻断机器从而杜绝攻击者批量攻击的风险
B.其他选项均正确
C.异常流量分析识别部分漏网的机器行为及行为轨迹异常的不良用户
D.征信模型基于用户的信誉评分拒绝不良用户
第11题
在机器学习算法中，模型过拟合是指？（)
A.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小
B.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大
C.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小
D.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大
