某資安公司目前以鑑別式 AI 偵測已知網路攻擊。為因應新型變種攻擊，研究人員計劃利用生成式 AI 模擬可能的攻擊流量，並納入防禦模型訓練。下列何者最能說明此做法對鑑別式 AI 防禦模型的主要助益？
答案 （D）
核心概念
鑑別式防禦模型只認得「訓練時看過的攻擊樣態」，面對新型變種就容易漏接。用生成式 AI 合成各種可能的攻擊流量變體，等於在訓練階段就先讓模型見識過更廣的攻擊樣貌（本質上是一種資料增強），決策邊界因此擴大，對未曾出現過的變種攻擊也更有機會辨識出來。這是生成式與鑑別式 AI 分工合作的典型模式。
答題技巧
快速判斷技巧：問「某做法的助益」時，選最保守、最有分寸的敘述。含有「取代」「自動轉為」這類誇大詞的選項先刪。
易錯陷阱：(A) 的「降低蒐集成本」確實是合成資料的好處之一，容易被選。但關鍵在「取代」二字——合成資料只能補充，若完全取代真實資料，模型會偏離真實世界的分布。