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ISACA Advanced in AI Security Management (AAISM) Exam 認定 AAISM 試験問題 (Q54-Q59):

質問 # 54
An organization is implementing AI agent development across engineering teams. What should AI-specific training focus on?

A. Dataset bias, explainability, fairness
B. Prompt injection, agent memory control, insecure tool execution
C. API abuse, data leakage, third-party plug-in risk
D. Output moderation, hallucination handling, policy alignment

正解：B

解説：
AAISM states that AI agent security training should focus on the unique risks of agentic systems, which include:
* prompt injection
* memory control and context hijacking
* unsafe tool execution (agents triggering unauthorized actions)
These risks are specific to autonomous or semi-autonomous AI agents.
Bias, fairness (B) and output moderation (C) are important but not the most critical for agent security. API abuse and plug-in risk (D) matter but are secondary.
References: AAISM Study Guide - Agentic AI Security; Prompt Injection and Tool Execution Risks.

質問 # 55
What BEST ensures a proper business continuity plan (BCP) for an AI solution?

A. Implementing access controls
B. Testing AI infrastructure failover mechanisms
C. Enhancing monitoring for model failure
D. Increasing backup restoration detail

正解：B

解説：
AAISM defines an AI BCP as requiring validated failover and recovery testing of AI components, including:
* model hosting environments
* model-serving APIs
* feature stores
* inference pipelines
Only Option B tests actual continuity of AI functionality.
Monitoring (A) detects issues but does not ensure continuity. Access controls (C) relate to security, not continuity. Backup detail (D) is insufficient without recovery testing.
References: AAISM Study Guide - AI Resilience and Disaster Recovery Validation.

質問 # 56
Which of the following recommendations would BEST help a service provider mitigate the risk of lawsuits arising from generative AI's access to and use of internet data?

A. Appoint a data steward specialized in AI to strengthen security governance
B. Activate filtering logic to exclude intellectual property flags
C. Review log information that records how data was collected
D. Disclose service provider policies to declare compliance with regulations

正解：B

解説：
The AAISM materials highlight that one of the primary legal risks with generative AI systems is the unauthorized use of copyrighted or intellectual property-protected data drawn from internet sources. To mitigate lawsuits, the most effective recommendation is to implement filtering logic that actively excludes data flagged for intellectual property risks before ingestion or generation. While disclosing compliance policies, appointing governance roles, or reviewing logs are supportive measures, they do not directly prevent the core liability of using restricted content. The study guide explicitly emphasizes that proactive filtering and data governance controls are the most effective safeguards against legal disputes concerning content origin.
References:
AAISM Exam Content Outline - AI Risk Management (Legal and Intellectual Property Risks) AI Security Management Study Guide - Generative AI Data Governance

質問 # 57
Which of the following is the BEST mitigation control for membership inference attacks on AI systems?

A. Differential privacy
B. Model ensemble techniques
C. AI threat modeling
D. Cybersecurity-oriented red teaming

正解：A

解説：
Membership inference attacks attempt to determine whether a particular data point was part of a model's training set, which risks violating privacy. The AAISM study guide highlights differential privacy as the most effective mitigation because it introduces mathematical noise that obscures individual contributions without significantly degrading model performance. Ensemble methods improve robustness but do not specifically protect privacy. Threat modeling and red teaming help identify risks but are not direct controls. The explicit mitigation control aligned with privacy preservation for membership inference is differential privacy.
References:
AAISM Study Guide - AI Technologies and Controls (Privacy-Preserving Techniques) ISACA AI Security Management - Membership Inference Mitigations

質問 # 58
An organization plans to apply an AI system to its business, but developers find it difficult to predict system results due to lack of visibility to the inner workings of the AI model. Which of the following is the GREATEST challenge associated with this situation?

A. Determining average turnaround time for AI transaction completion
B. Assigning a risk owner who is responsible for system uptime and performance
C. Gaining the trust of end users through explainability and transparency
D. Continuing operations to meet expected AI security requirements

正解：C

解説：
AAISM materials identify explainability and transparency as the greatest challenge when models operate as
"black boxes" where inner logic is opaque. Inability to interpret how results are produced undermines the trust of business users, customers, regulators, and auditors. Explainability is emphasized as a critical governance requirement, because without it, ethical validation, accountability, and regulatory compliance are at risk.
Assigning risk owners or measuring transaction times are operational concerns, but they do not address the core trust deficit caused by lack of visibility. The greatest challenge in this situation is therefore the loss of end-user trust due to insufficient explainability.
References:
AAISM Study Guide - AI Governance and Program Management (Transparency and Explainability) ISACA AI Security Management - Ethical and Trust Considerations

質問 # 59
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