一、 比赛背景

在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为驱动社会经济发展的核心生产要素，其安全与否直接关系到企业的生存发展、国家的战略安全乃至公众的切身利益。随着人工智能、大数据等前沿技术的深度应用，数据的产生、流转和应用模式愈发复杂，数据泄露、滥用、篡改等安全威胁也随之升级，对数据安全保障体系和从业人员的专业能力提出了前所未有的挑战。广大职工作为数字化转型的主力军，尤其是从事数据安全工作的职工，其专业素养和技术能力是筑牢数据安全防线的关键。然而，当前数据安全领域人才缺口较大，从业人员在应对新型安全威胁、运用先进技术保障数据安全等方面的能
力有待进一步提升。全国总工会第二届职工数字化应用技术技能大赛安徽省选拔赛，其中数据安
全管理员赛项的设立，面向全体从事数据安全工作的职工，通过全面考核选手在数据安全法律法规、基础知识、技术应用、人工智能安全应用、攻防对抗以及前沿技术与新兴威胁等多个维度的综合能力，旨在以赛促学、以赛促练、以赛促建，全面提升职工队伍在人工智能时代下的数据安全保障水平，为安徽省数字化转型和数字经济健康发展提供坚实的人才支撑和安全保障。

2.2 比赛时间
本次全国总工会第二届职工数字化应用技术技能大赛安徽省选拔赛—数据安全管理员赛项拟定于 2025 年 9 月 4 日进行科目一及科目二；于 2025 年 9 月 5日进行科目三及科目四。

2.3 参赛对象
1）从事数据安全工作的职工；
2）报名时所提交信息必须真实，提交虚假信息者一经查实将取消参赛资格。

4.1 比赛设计

本次全国总工会第二届职工数字化应用技术技能大赛安徽省选拔赛—数据安全管理员赛项针对从事数据安全工作的职工设置四个科目的竞赛内容，分别为中科目一为理论考试、科目二为数据安全技能赛、科目三为数据安全综合场景赛、科目四为人工智能模型数据安全挑战赛。

4.1.1 科目一：理论考试

本场为理论考试。理论考点主要包括网络数据安全的政策法规标准、数据安全技术、人工智能安全技术等知识点。理论考试，共计 1 小时，总分为 300 分，占选手总成绩的 30%。采用竞赛系统机考方式答题，题型包括单选题、多选题、判断题，参赛选手需根据题目描述，选择合适选项进行作答，选手需逐题点击提交，提交之后无法修改答案，系统自动判分。

4.1.2 科目二：数据安全技能赛

本场为数据安全技能赛。数据安全技能赛分为数据安全题、数据分析题和模型安全题，知识点主要包括 API 接口安全、数据注入、数据高频采集、数据加解密、敏感数据识别、数据分类分级、数据脱敏、逆向分析、数据溯源与处置、模型数据安全等。

数据安全技能赛，共计 3 小时，总分 200 分，占选手总成绩 20%。采用竞赛系统在线答题，设置数据安全题、数据分析题和模型安全题三种题型，数据安全题预设指定“字符串”作为答案标识，选手通过技术手段分析获取答案，将答案提交至平台输入框即可，答对加分，答错不扣分；数据分析题采用大题小问形式，平台提供场景描及题干要求，选手通过各种技术手段分析获取答案，将答案提4交至平台对应题干下的输入框即可，答对加分，答错不扣分，答案提交次数不限；模型安全题选手通过分析场景描述及要求完成解题，提交题干要求的附件至平台，选手主动点击题干下方的“提交答案”按钮选择对应需要提交的文件至平台，平台会自动进行答案验证，验证通过即可得分，验证不通过不扣分，系统实时统计分数并进行成绩展示。

4.1.3 科目三：数据安全综合场景赛

本场为数据安全综合场景赛。通过仿真企事业单位真实网络环境、重要数据业务系统、人工智能模型的全流程业务场景及面临的典型数据安全攻击事件，考察选手对于企事业单位综合业务场景下的数据安全应用防护与研判分析能力、人工智能模型应用与数据安全分析能力。涉及的知识点有：数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全、数据溯源与处置、逆向分析、人工智能模型数据安全与应用等。数据安全综合场景赛，共计 3.5 小时，总分 300 分，占选手总成绩 30%。采用竞赛系统在线答题，考生需自己识别考题的网络拓扑结构，以便根据实际的场景进行题目作答，选手根据竞赛平台提供的题干描述以及提示进行答题，通过各种技术手段分析获取题干要求的答案，若答案格式要求为特定“字符串”标识，将“字符串”作为答案提交至平台输入框即可完成答题；若答案格式要求为特定“附件”，选手主动点击题干下方的“提交答案”按钮选择对应需要提交的文件至平台，平台会自动进行答案验证，验证通过即可得分，验证不通过不扣分，每道题不限制答题机会，系统实时统计分数并进行成绩展示。

4.1.4 科目四：人工智能模型数据安全挑战赛

本场为人工智能模型数据安全挑战赛。人工智能模型数据安全挑战赛旨在探索人工智能技术在数据安全领域的应用与挑战。通过模拟构建人工智能模型开发与应用场景的全生命期，提供选手标准化数据集和仿真环境，考察选手对于主流人工智能模型（Deepseek、Transformer 架构、传统机器学习等）自身数据安全问题的分析与挖掘能力以及应用人工智能模型解决特定场景下数据安全问题的能力。涉及知识点包括但不限于：AI 模型投毒、权重窃取、样本攻击与模型反演的构造评估能力；理解数据集处理、权重存储、样本输入及模型接口的安全风险；能通过恶意注入、接口暴露、样本漏洞、反演路径实现攻击入口；并结合数据污染、权重分析、样本对抗、反演算法等技术，完成漏洞利用、模型衰减、权重盗取与隐私还原。人工智能模型数据安全挑战赛，共计 3 小时，总分为 200 分，占选手总成绩20%。采用竞赛系统在线答题，选手通过分析人工智能模型开发与应用场景的相关描述及要求完成解题，提交题干要求的附件至平台，选手主动点击题干下方的“提交答案”按钮选择对应需要提交的文件至平台，平台会自动进行答案验证，验证通过即可得分，验证不通过不扣分，平台验证次数不限，系统实时统计分数并进行成绩展示。

4.2 赛题考点

具体考核方向如下表所示：

4.3 竞赛平台

本次大赛支撑平台为“演武场 Pro 平台”，演武场 Pro 是一款专为企业打造的攻防竞赛靶场平台，致力于帮助企业进行实战化的攻防演练和人才培养。通过演武场 Pro 平台，可以模拟真实的网络攻击场景，进行安全理论、CTF 夺旗赛、AWDPLUS 攻防兼备赛、RDG 实景防御赛、RHG 人工智能攻防赛、靶场、防御靶场等多种比赛模式，这些模式旨在模拟真实的数据安全场景，让参赛者在紧张刺激的比赛中锻炼实战技能。比赛过程中的团队协作和沟通也有助于提升团队的凝聚力和整体实力。演武场 Pro 平台支持全面的数据分析和评估功能，对参赛者的表现进行量化评估。竞赛系统为组织数据安全攻防竞赛而设计。该系统涵盖了竞赛任务创建、人员管理、竞赛过程管理、竞赛成果管理以及攻防可视化观赛等核心模块。

通过竞赛任务创建模块，组织者可以轻松设置竞赛的规则、竞赛场景；人员管理模块则帮助组织者对参赛团队进行有效的组织和管理；竞赛过程管理模块实时监控竞赛进展，确保比赛的公正和顺利进行；竞赛成果管理模块则用于收集和展示参赛团队的比赛成绩和解决方案；而竞赛可视化观赛模块则为观众提供了直观、实时的比赛观战体验。

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