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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 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。
トピック 3	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。

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AAISMトレーニング、AAISM資格難易度

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ISACA Advanced in AI Security Management (AAISM) Exam 認定 AAISM 試験問題 (Q56-Q61):

質問 # 56
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. Machine learning (ML)
B. Unsupervised
C. Reinforcement
D. Supervised

正解：D

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 # 57
A hospital adopts an AI solution from an external vendor to help diagnose rare diseases. Which of the following BEST demonstrates the verification of security requirements for this technology?

A. Integrate requirements for sensitive data aligned with healthcare regulations.
B. Perform regular in-depth vulnerability scans on the AI system.
C. Preview contractual clauses of mandatory security AI software update.
D. Require contractual clauses stipulating periodic information security reviews.

正解：A

解説：
Verification of security requirements for an AI used in diagnosis must focus on how sensitive health data (PHI) is protected in line with regulations such as HIPAA and similar healthcare laws.
Integrating explicit requirements for handling, storing, transmitting, and accessing sensitive data in accordance with healthcare regulations is a direct verification that the technology's security controls meet the hospital's legal and security obligations.

質問 # 58
Which of the following technologies can be used to manage deepfake risk?

A. Multi-factor authentication (MFA)
B. Adaptive authentication
C. Blockchain
D. Systematic data tagging

正解：C

解説：
The AAISM study material highlights blockchain as a control mechanism for managing deepfake risk because it provides immutable verification of digital media provenance. By anchoring original data signatures on a blockchain, organizations can verify authenticity and detect tampered or synthetic content. Data tagging helps organize but does not guarantee authenticity. MFA and adaptive authentication strengthen identity security but do not address content manipulation risks. Blockchain's immutability and traceability make it the recognized technology for mitigating deepfake challenges.
References:
AAISM Study Guide - AI Technologies and Controls (Emerging Controls for Content Authenticity) ISACA AI Governance Guidance - Blockchain for Data Integrity and Deepfake Mitigation

質問 # 59
During which phase of the AI life cycle are models assessed for security and determined to be free of malicious manipulations?

A. Validation
B. Evaluation
C. Testing
D. Verification

正解：D

解説：
The verification phase focuses on ensuring the model has been built correctly and is free from tampering or malicious manipulation by checking integrity, security controls, and adherence to design specifications before deployment.

質問 # 60
When an AI impact assessment reveals biased training data, what is the MOST effective method to ensure regulatory compliance?

A. Focus on ethical guidelines to validate model performance.
B. Use diverse and representative datasets to monitor the bias.
C. Rely on model transparency to validate decision making
D. Keep the original dataset when the model's accuracy is high.

正解：B

質問 # 61
......

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