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Title: ISACA AAISM日本語独学書籍、AAISM過去問題 [Print This Page]
Author: seanpar505    Time: before yesterday 01:25
Title: ISACA AAISM日本語独学書籍、AAISM過去問題
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ISACA AAISM 認定試験の出題範囲：
トピック出題範囲
トピック 1
  • AI ガバナンスとプログラム管理: 試験のこのセクションでは、AI セキュリティ ガバナンス プロフェッショナルの能力を測定し、ガバナンス フレームワーク、ポリシー作成、データ ライフサイクル管理、プログラム開発、インシデント対応プロトコルを通じて AI セキュリティを実装する際に関係者にアドバイスすることに重点を置いています。
トピック 2
  • AI リスク管理: 試験のこのセクションでは、AI リスク管理者のスキルを測定し、リスク処理計画やベンダー監視など、AI 導入に関連する企業の脅威、脆弱性、サプライ チェーン リスクの評価をカバーします。
トピック 3
  • AIテクノロジーとコントロール：このセクションでは、AIセキュリティアーキテクトの専門知識を測定し、安全なAIアーキテクチャとコントロールの設計に関する知識を評価します。プライバシー、倫理、信頼に関する懸念事項、データ管理コントロール、監視メカニズム、そしてAIシステムに合わせたセキュリティコントロールの実装について扱います。

>> ISACA AAISM日本語独学書籍 <<
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ISACA Advanced in AI Security Management (AAISM) Exam 認定 AAISM 試験問題 (Q229-Q234):質問 # 229
Which of the following is the MOST effective action an organization can take to address data security risk when using generative AI features in an application?
正解：A
解説：
AAISM stresses that the largest and most immediate risk for generative AI is unintentional data leakage by employees, making acceptable-use policies and staff training the most effective short-term risk mitigation.
Users must be instructed not to input sensitive data, understand usage restrictions, and follow governance requirements.
Relying solely on third-party audits (D) is insufficient. IP agreements (A) and opt-out clauses (B) are contractual protections, not operational safeguards.
References: AAISM Study Guide - Generative AI Security Risks; Policy and Awareness as Primary Controls.

質問 # 230
Which of the following BEST describes the role of model cards in AI solutions?
正解：D
解説：
AAISM positions model cards as standardized documentation artifacts that record intended use and out-of- scope use, training/evaluation data characteristics, performance metrics across groups, limitations/risks, and governance controls/owners. Their purpose is transparency and assurance, not automated tuning or synthetic data generation. Visualization (A) may appear within a card, but the core role is structured documentation for governance, risk, and compliance.
References: AI Security Management™ (AAISM) Body of Knowledge - Documentation & Transparency Artifacts; Model Cards for Governance, Risk, and Assurance; Intended Use, Limitations, and Performance Disclosure.

質問 # 231
Which of the following should be included in an AI acceptable use policy?
正解：D
解説：
An AI acceptable use policy (AUP) sets the organizational expectations and boundaries for how AI systems may be used by employees and third parties. AAISM guidance places emphasis on ethical and legal compliance standards as core elements of an AUP to govern responsible behavior, prevent misuse, and align with regulatory and organizational principles. While data requirements, collection/storage processes, and monitoring may be covered in adjacent standards and procedures (e.g., data management policies, SOPs, and operational runbooks), the AUP's essential function is to codify permissible use anchored to ethics, legality, and organizational values.
References: AI Security Management™ (AAISM) Body of Knowledge - AI Governance Policies and Codes of Conduct; Responsible Use Principles. AAISM Study Guide - Policy Hierarchy and Control Mapping; Acceptable Use and Staff Obligations.

質問 # 232
Which of the following is the BEST way to reduce the risk of misuse of an AI agent that has access to critical data and systems?
正解：D
解説：
AAISM frameworks highlight output-based controls, including output filtering, restriction validation, and policy-aligned guardrails as primary defenses for AI agents with high privileges. Ensuring the agent does not output unauthorized instructions or sensitive data directly mitigates misuse.
Allowing user configuration (B) increases risk. Prohibiting manipulation entirely (C) is impractical. Reducing human oversight (D) increases system abuse potential.
References: AAISM Study Guide - AI Agents, Output Controls, and Guardrails.

質問 # 233
Which of the following BEST ensures AI components are validated as part of disaster recovery testing?
正解：B
解説：
Business continuity and disaster recovery (BC/DR) exercises for AI must validate that critical AI components (feature stores, model registries, inference services, pipelines) operate within agreed recovery objectives during failover and restoration. Monitoring and evaluating model performance and stability during DR tests provides objective evidence that AI services remain functional, accurate, and reliable under contingency conditions, thereby validating the AI stack end-to-end.
Option A focuses on retraining during outages (a niche scenario) rather than validating service continuity for production inference. Option B is security testing, not BC/DR validation. Option C tests data loss handling but does not comprehensively validate AI service behavior across failover and recovery.
References: AI Security Management (AAISM) Body of Knowledge: "Operational Resilience-BC/DR for AI Systems," "Validation and Evidence of Continuity"; AAISM Study Guide: "AI DR Test Planning- Metrics, Model Performance Validation, and Recovery Readiness."

質問 # 234
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