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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。
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 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。

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AAISM学習関連題、AAISM合格体験談

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ISACA Advanced in AI Security Management (AAISM) Exam 認定 AAISM 試験問題 (Q230-Q235):

質問 # 230
When evaluating a third-party AI service provider, which of the following master services agreement provisions is MOST critical for managing security risk?

A. Prohibiting the use of customer data for model training
B. Guaranteeing unlimited model retraining requests
C. Restricting query volume thresholds
D. Sharing real-time log information

正解：A

解説：
The most material contractual control for reducing security and privacy risk in outsourced AI services is a data-use restriction that prohibits the provider from using customer data for model training (and from derivative model improvements) unless explicitly authorized. This prevents unintended secondary processing, model inversion exposure of proprietary data, unauthorized profiling, and downstream data proliferation across multi-tenant systems. AAISM positions third- party risk controls to prioritize data minimization, purpose limitation, confidentiality, and downstream controls; among common MSA provisions, data-use limitations directly constrain the provider's technical and organizational handling of sensitive inputs, making it the highest-impact risk-reducing clause.

質問 # 231
A data scientist creating categories and training the algorithm on large data sets is an example of which type of AI model learning technique?

A. Unsupervised
B. Supervised
C. Machine learning (ML)
D. Reinforcement

正解：B

解説：
AAISM classifies learning paradigms by the presence of labeled targets. Creating categories (labels) and training on them is supervised learning, where input features are mapped to known outputs and optimization minimizes prediction error against ground truth. Unsupervised (B) discovers structure without labels; reinforcement (A) optimizes behavior via rewards; "machine learning" (C) is the broad field, not the specific technique.
References: AI Security Management (AAISM) Body of Knowledge - AI/ML Foundations; Learning Paradigms and Data Requirements. AAISM Study Guide - Supervised vs. Unsupervised vs. Reinforcement Learning; Label Quality and Model Performance Dependencies.

質問 # 232
Which of the following is MOST important for an organization to consider when implementing a preventive security safeguard into a new AI product?

A. Penetration testing
B. Differential privacy
C. Model output monitoring
D. Input sanitization

正解：D

解説：
AAISM materials emphasize that the most effective preventive safeguard is to ensure input sanitization. Preventive controls stop malicious or malformed inputs from reaching the model in the first place, thereby reducing the likelihood of prompt injection, evasion, or poisoning at inference time. Model output monitoring is a detective control, not preventive. Penetration testing is an assessment technique rather than a safeguard. Differential privacy protects data privacy but does not prevent adversarial input manipulation. Therefore, the most important preventive safeguard in a new AI product is robust input sanitization.

質問 # 233
An organization is designing an AI-based credit risk assessment system that will integrate with sensitive financial datasets. Which of the following would BEST support the implementation of security-by-design principles in the AI system's architecture?

A. Segmenting AI services across containers to manage resource constraints
B. Applying threat modeling specific to AI components before deployment
C. Integrating differential privacy mechanisms into model training to limit data leakage
D. Restricting access to AI models using IP allow lists to reduce public exposure

正解：B

解説：
Security by design in AI requires establishing risk-informed requirements at the earliest stages of the lifecycle and systematically translating them into architectural controls. Conducting AI-specific threat modeling before deployment is the highest-leverage action because it identifies assets (data, models, pipelines), trust boundaries (feature stores, training/inference services), threat events (poisoning, evasion, model extraction), and attack paths unique to ML systems. The outputs (abuse/misuse cases, control objectives, verification plans) then drive selection and prioritization of controls such as privacy-enhancing techniques, access controls, isolation, monitoring, and assurance testing.

質問 # 234
Which of the following should be done FIRST when identifying and analyzing entry points, interfaces, and components of AI systems that malicious actors could exploit?

A. Configure access controls.
B. Examine data flow diagrams.
C. Determine performance metrics.
D. Mitigate potential attack vectors.

正解：B

解説：
Understanding the system structure and how data moves between components is the foundational step in identifying potential attack surfaces. Data flow diagrams provide a clear view of entry points, interfaces, and interactions, enabling effective analysis of where malicious actors could exploit the system.

質問 # 235
......

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