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Title: AAISM덤프내용 - AAISM인증시험 [Print This Page]
Author: hughsco482    Time: yesterday 22:27
Title: AAISM덤프내용 - AAISM인증시험
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최신 Isaca Certification AAISM 무료샘플문제 (Q256-Q261):질문 # 256
AI developers often find it difficult to explain the processes inside deep learning systems PRIMARILY because:
정답£ºA
설명£º
Deep learning models learn high-dimensional, non-linear representations through layered parameterization that resists simple causal narratives. The internal mechanisms (e.g., distributed feature representations and complex statistical transformations) are difficult to map to human-interpretable rules, making explanation challenging. This is the primary reason for explainability difficulty in deep learning.
Option A addresses data origin/volatility, not explainability. Option B mischaracterizes model behavior as mutable "knowledge" without logs. Option C notes probabilistic foundations but that alone does not make systems inexplicable.
References: AI Security Management™ (AAISM) Body of Knowledge: "Explainability and Interpretability- Complexity in Deep Learning," "Model Behavior, Surrogates, and Post-hoc Explanations"; AAISM Study Guide: "Interpreting High-Dimensional Representations," "Limits of Transparency in Neural Architectures."

질문 # 257
Which of the following should be the PRIMARY objective of implementing differential privacy techniques in AI models leveraging fraud detection systems?
정답£ºD
설명£º
Differential privacy aims to protect the privacy of any single individual's data contribution while still enabling useful aggregate learning and statistical analysis. Noise mechanisms are calibrated so that results remain informative for modeling (e.g., fraud patterns) without revealing whether any particular person's data was included or enabling inference about them. Accuracy, speed, and compute efficiency can be secondary considerations, but the primary objective is privacy protection with utility preserved.
References: AI Security Management (AAISM) Body of Knowledge: Privacy-Preserving ML; Differential Privacy Objectives and Mechanisms. AAISM Study Guide: Individual Contribution Protection; Utility- Privacy Trade-offs and Calibration in Applied Models.

질문 # 258
Within an incident handling process, which of the following would BEST help restore end user trust with an AI system?
정답£ºD
설명£º
Restoring end user trust during incident handling requires visible, immediate assurance that system outcomes are safe and appropriate. AAISM prescribes human oversight and approval gates for high-risk AI decisions, with human validation of outputs before use as a primary control to maintain trust while technical remediation is underway. Prioritization (A) and monitoring (B) aid operations but do not directly rebuild user confidence in outcomes. Post-incident improvements (D) are essential for long-term assurance but do not provide the immediate trust restoration that supervised, human-validated outputs deliver.
References: AI Security Management (AAISM) Body of Knowledge - Incident Handling & Communications; Human Oversight and Approval Gates; Trust Restoration During AI Incidents.

질문 # 259
Which of the following MOST effectively secures ongoing stakeholder support for AI initiatives?
정답£ºD
설명£º
AAISM governance guidance emphasizes that stakeholder buy-in is sustained when the measurable value of AI initiatives is clearly communicated. Value demonstrations include:
* improved efficiency
* reduced cost
* reduced risk
* business growth
Training (B) and risk optimization (C) are important but do not guarantee stakeholder support. A roadmap (D) guides planning but does not secure buy-in.
References: AAISM Study Guide - AI Governance; Stakeholder Engagement & Value Communication.

질문 # 260
After implementing a third-party generative AI tool, an organization learns about new regulations related to how organizations use AI. Which of the following would be the BEST justification for the organization to decide not to comply?
정답£ºD
설명£º
The AAISM framework clarifies that compliance decisions must always be tied to an organization's risk appetite and tolerance. When new regulations emerge, management may choose not to comply if the associated risk remains within the documented and approved risk appetite, provided that accountability is established and governance structures support this decision. Other options such as widespread industry use, third-party audits, or lack of cost assessment do not justify noncompliance under the governance principles.
The risk appetite framework is the only recognized justification under AI governance principles.
References:
AAISM Study Guide - AI Governance and Program Management
ISACA AI Risk Guidance - Risk Appetite and Compliance Decisions

질문 # 261
......
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