中級知識主題 L234

機器學習治理：7 題線上練習

「機器學習治理」是 iPAS AI 應用規劃師中級「機器學習技術與應用」科目下的知識主題（代號 L234）。本頁收錄 7 題免費練習題，依能力指標分組，附逐題解析。

考試範圍定位

點任一題可查看完整題目、選項與逐題解析。題目依難度由基礎到進階排序。

在 AI 模型部署的資料隱私保護中，「同態加密（Homomorphic Encryption）」的核心特性是什麼？

難度 ★★☆ 114 年考題

在 AI 系統的資安設計中，若需同時保護模型的機密性（防止逆向工程提取模型）和訓練資料的隱私性（防止成員推斷攻擊），最適合的組合方案為？

難度 ★★☆ 114 年考題

同態加密在 AI 訓練中的關鍵特性為何？

難度 ★★★★

多銀行聯合訓練信用風險模型，資料不可解密且需傳輸安全，應使用哪些技術組合？

難度 ★★★★

在機器學習中，「標籤偏差（Label Bias）」主要指的是什麼問題？

難度 ★★☆ 114 年考題

在機器學習實踐中，「取樣偏差（Sampling Bias）」可能導致什麼問題？

難度 ★★☆ 114 年考題

Label Bias（標籤偏差）的主要原因為何？

難度 ★★★

先掌握以下術語的定義與應用情境，再回來刷題，正確率會明顯提升。

練完本考點的題目後，回到題庫總覽查看其他科目的題數分布，或直接進行完整模擬考驗證實力。還不確定弱點在哪，先做診斷測驗；想了解歷年出題趨勢與高頻考點，參考考古題與模擬測驗總整理。