iPAS 考題解析
某企業希望利用含敏感資訊的資料進行 AI 模型訓練，但政策要求原始資料不得外洩，且資料可集中於安全環境中處理。同時，企業希望在資料使用過程中，即使資料處於加密狀態，仍能完成模型計算。在此需求下，下列哪一種技術最為適合？
初級 生成式AI應用與規劃
難度：中等 ★★☆ 115 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 生成式 AI 應用與規劃
- 知識主題
- No code / Low code 概念
- 能力指標
- No Code / Low Code 的基本概念（L12101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「生成式 AI 應用與規劃」科目中的「No code / Low code 概念」範疇， 對應的能力指標為「No Code / Low Code 的基本概念」，涵蓋工具本身的基本認知與基礎概念等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
某企業希望利用含敏感資訊的資料進行 AI 模型訓練，但政策要求原始資料不得外洩，且資料可集中於安全環境中處理。同時，企業希望在資料使用過程中，即使資料處於加密狀態，仍能完成模型計算。在此需求下，下列哪一種技術最為適合？
- A. 聯邦學習（Federated Learning）
- B. 同態加密（Homomorphic Encryption） ✓ 正確答案
- C. 零知識證明（Zero-knowledge Proof）
- D. 資料匿名化（Data Anonymization）
詳細解析
正確答案：B. 同態加密（Homomorphic Encryption）
同態加密允許在加密狀態下直接對資料進行運算，計算結果解密後與明文計算結果一致。這最符合「資料集中處理、加密狀態下完成模型計算」的需求。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 聯邦學習（Federated Learning） （不正確）
聯邦學習適合分散式訓練（資料不離開各方），不適合資料集中處理的場景。
B. 同態加密（Homomorphic Encryption） （正確）
正確：同態加密能在資料加密狀態下完成計算，最符合題目需求。
C. 零知識證明（Zero-knowledge Proof） （不正確）
零知識證明用於驗證某方擁有資訊但不揭露內容，不適合模型訓練計算。
D. 資料匿名化（Data Anonymization） （不正確）
資料匿名化會改變原始資料，且無法在加密狀態下計算。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
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初級 生成式AI應用與規劃 難度 ★★☆ 115 年
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初級 生成式AI應用與規劃 難度 ★★☆
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初級 生成式AI應用與規劃 難度 ★★☆ 114 年
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 115 年 AI 應用規劃師初級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。