ISACA Advanced in AI Audit (AAIA日本語版) - AAIA日本語무료 덤프문제 풀어보기

A. 入力変数に対する感度分析

B. 販売ピーク時の負荷テスト

C. 過去の販売データを使った履歴テスト

D. 予測アルゴリズムのユニットテスト

A. トークン化とステミングを適用して複雑さを軽減します。

B. エンティティ認識を実行して重要な情報を抽出します。

C. 複雑さを避けるため、英語以外のデータをすべて削除します。

D. 辞書を使って非公式な言葉遣いを標準化し、翻訳を取り入れる。

A. 脅威分析を実施して、未知の露出を特定します。

B. データ セットが公平かつ公正であることを確認するために、トレーニング データの量を増やします。

C. さまざまなシナリオのテストを実行して、出力が許容範囲内であることを確認します。
({ <C>}: 技術的なパフォーマンスの異常を検出するために、AI サーバーの継続的な監視を実装します。

A. 逐次アルゴリズム規則の説明

B. 大規模データセットの管理

C. 決定論的AIモデルの結果を考慮する

D. AIモデルの透明性を理解する

A. AIアルゴリズムの透明性の欠如

B. AIツールのドキュメントが不十分です

C. AI を利用して定型的な手作業を自動化する

D. 対象を絞ったAI認識トレーニング

A. 組織独自の暗号化システムを構築する。

B. AIに自身のコードを確認するよう促します。

C. 現在の慣行を中止してください。

D. コードレビューのためのセキュリティチェックリストを採用する。

A. AIベンダーのパフォーマンスを測定するために使用されるサービスレベル目標(SLO)

B. 説明可能なAIの意思決定と監査証跡のためのモデルの解釈可能性

C. 自然言語処理(NLP)によって生成されたサプライヤー契約

D. 効率的なAIモデル干渉のためのハードウェア要件

A. 敵対的な入力を特定するための継続的な監視

B. モデル生成データと人間生成データの両方でモデルをトレーニングする

C. モデルの出力と推奨事項に対する定期的な人的レビュー

D. モデルトレーニングにおける合成データの利用拡大

A. AI利用規定の策定

B. 定期的な監視の実装

C. AIモデルのパフォーマンスメトリクスの最適化

D. AIトレーニングに外部データソースを使用する

A. 監査リソースの最適化

B. さまざまな統計手法のサポート

C. ラベル付きトレーニングデータセットの使用

D. モデルの結論の説明可能性

A. 証拠をソース文書と照合して検証します。

B. 組織の経営陣にインタビューする。

C. 証拠収集手順の完全性を評価する。

D. AIモデルカードを確認してください。

A. AIシステムの機能を承認されたユースケースに制限するガードレールを確立する

B. AIシステムの公的監視に伴う評判リスクを軽減するため

C. グローバルなAIデータプライバシー基準に準拠するため

D. AIライフサイクル全体を通じて倫理的な完全性を確保する