3.在將 AI 模型部署到實際系統時,以下哪項安全與穩定性考量為錯誤?
(A) 對輸入進行基本檢查與過濾,以降低對抗樣本(adversarial examples)的風險
(B) 設計監控機制(monitoring),追蹤模型輸出分佈、錯誤率與資料漂移(data drift)
(C) 僅在實驗環境測試即可,正式上線後不需要再持續監控
(D) 對模型與權重檔進行存取控制與加密,避免被竊取或竄改
(E) 對外公開 API時,應加入身份驗證、速率限制(rate limiting)與日誌記錄

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