AI 鑑識評量
進階2 分鐘閱讀更新於 2026-03-15
以 15 道題目測試你對 AI 事件回應、日誌分析、證據保全、行為分析與鑑識調查技術的知識。
AI 鑑識評量
本評量涵蓋 AI 特定的鑑識調查技術：事件回應程序、AI 系統的日誌分析、證據保全、行為基線建立與事件後分析。你應已完成基礎與防禦評量後再嘗試此項。
Knowledge Check
當 AI 系統被懷疑產生有害輸出時，要先保全的最關鍵證據類型為何？
Knowledge Check
為 AI 系統建立行為基線如何支援鑑識調查？
Knowledge Check
什麼鑑識指標暗示模型已在生產中被替換或竄改？
Knowledge Check
當分析請求日誌的提示詞注入活動跡象時，什麼模式最可靠地指示自動化攻擊活動？
Knowledge Check
從鑑識角度，模型拒絕率突然下降指示什麼？
Knowledge Check
來自 AI 事件的鑑識證據應如何保全以維持其完整性與可採信度？
Knowledge Check
將疑似受感染模型的行為與已知良好參考模型比較的鑑識價值為何？
Knowledge Check
當調查疑似訓練資料投毒事件時，最具診斷性的證據為何？
Knowledge Check
時間軸重建在 AI 事件鑑識中扮演什麼角色？
Knowledge Check
調查員應如何處理關鍵 AI 系統日誌在蒐集前已被刪除或輪換的情況？
Knowledge Check
在主動 AI 事件期間執行「金絲雀分析」的目的為何？
Knowledge Check
什麼將 AI 特定的事件回應計畫與一般資安事件回應計畫區別開來？
Knowledge Check
當進行 AI 安全事件的事件後分析時，防止再發生最具價值的輸出為何？
Knowledge Check
AI 鑑識調查的範圍與限制應如何向利害關係人傳達？
Knowledge Check
在基於 RAG 的 AI 系統中監控嵌入漂移的鑑識意義為何？
評分指南
| 分數 | 等第 | 下一步 |
|---|---|---|
| 13-15 | 優秀 | 強的 AI 鑑識掌握。你已準備好領導事件調查。 |
| 10-12 | 熟練 | 紮實理解附小缺口。檢視錯題的解釋並研讀事件回應框架。 |
| 7-9 | 發展中 | 基礎知識存在但鑑識方法論有顯著缺口。深入研讀鑑識與事件回應教材。 |
| 0-6 | 需要複習 | 鑑識理解的主要缺口。檢視課程中的事件回應與監控章節。 |