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ISACA Advanced in AI Audit 認定 AAIA 試験問題 (Q221-Q226):

質問 # 221
When auditing a machine learning (ML) solution, false positives can BEST be assessed by examining the level of:

正解：A


質問 # 222
An organization uses an AI-powered tool to detect and respond to cybersecurity threats in real time. An IS auditor finds that the tool produces excessive false positives, increasing the workload of the security team. Which of the following techniques should the auditor recommend to BEST evaluate the tool's effectiveness in managing this issue?

正解：D


質問 # 223
An IS auditor is auditing an organization's data governance framework. The primary objective is to provide assurance that data management practices are standardized to support a trustworthy AI system. Which of the following should be the auditor's MOST important consideration?

正解：D

解説：
Accountability for data management (option D) is the most crucial consideration. The AAIA™ Study Guide emphasizes that "clear roles, responsibilities, and ownership for data management activities are central to trustworthy AI systems, as they ensure compliance, traceability, and the consistent application of policies and controls." Retention, portability, and data training practices are important, but accountability is foundational for the enforcement and monitoring of all other governance practices.
Reference:ISACA Advanced in AI Audit™ (AAIA™) Study Guide, Section: "Accountability in Data Governance for AI"


質問 # 224
Which of the following is MOST important for an IS auditor to review during an AI system audit in order to determine compliance with intellectual property and data rights?

正解：D


質問 # 225
During an audit of an investment organization's AI-powered software, an IS auditor identifies a potential security risk. What is the GREATEST risk associated with staff exfiltrating organizational data to a generative AI tool?

正解：B

解説：
The AAIA™ Study Guide stresses that inputting confidential or proprietary data into third-party generative AI tools may result in unauthorized data disclosure. These tools may store, process, or retrain on the input data, leading to privacy and intellectual property risks.
"When employees input sensitive data into external AI tools, organizations risk losing control over that information. This may result in regulatory non-compliance, legal exposure, and irreversible data leakage." While business disruption (C) and reliance (D) are notable, the most severe and immediate risk is B- unauthorized disclosure. Data contamination (A) impacts model reliability, not data security.
Reference: ISACA Advanced in AI Audit™ (AAIA™) Study Guide, Section: "Ethical and Legal Considerations in AI," Subsection: "Data Privacy and Use of External AI Tools"


質問 # 226
......

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