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최신 Cyber Security for AI CSPAI 무료샘플문제 (Q32-Q37):

질문 # 32
During the development of AI technologies, how did the shift from rule-based systems to machine learning models impact the efficiency of automated tasks?

• A. Enabled more dynamic decision-making and adaptability with minimal manual intervention
• B. Improved scalability and performance in handling diverse and evolving data.
• C. Enhanced the precision and relevance of automated outputs with reduced manual tuning.
• D. Increased system complexity and the requirement for specialized knowledge,

정답：A

설명：
The transition from rigid rule-based systems, which rely on predefined logic and struggle with variability, to machine learning models introduced data-driven learning, allowing systems to adapt dynamically to new patterns with less human oversight. This shift boosted efficiency in automated tasks by enabling real-time adjustments, such as in spam detection where ML models evolve with threats, unlike static rules. It minimized manual rule updates, fostering scalability and handling complex, unstructured data effectively. However, it introduced challenges like interpretability needs. In GenAI evolution, this paved the way for advanced models like Transformers, impacting sectors by automating nuanced decisions. Exact extract: "The shift enabled more dynamic decision-making and adaptability with minimal manual intervention, significantly improving the efficiency of automated tasks." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on AI Evolution and Impacts, Page 20-23).

 

질문 # 33
What does the OCTAVE model emphasize in GenAI risk assessment?

• A. Operational Critical Threat, Asset, and Vulnerability Evaluation focused on organizational risks.
• B. Solely technical vulnerabilities in AI models.
• C. Exclusion of stakeholder input in assessments.
• D. Short-term tactical responses over strategic planning.

정답：A

설명：
OCTAVE adapts to GenAI by emphasizing organizational risk perspectives, identifying critical assets like models and data, evaluating threats, and prioritizing mitigations through stakeholder collaboration. It fosters a strategic, enterprise-wide approach to AI risks, integrating business impacts. Exact extract: "OCTAVE emphasizes operational critical threat, asset, and vulnerability evaluation in GenAI risk assessment." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on OCTAVE for AI, Page 255-258).

 

질문 # 34
In utilizing Giskard for vulnerability detection, what is a primary benefit of integrating this open-source tool into the security function?

• A. Enabling real-time detection of vulnerabilities with actionable insights.
• B. Limiting its use to only high-priority vulnerabilities.
• C. Reducing the need for manual vulnerability assessment entirely
• D. Automatically patching vulnerabilities without additional configuration

정답：A

설명：
Giskard, an open-source tool, enhances AI security by enabling real-time vulnerability detection, scanning models for issues like bias or adversarial weaknesses, and providing actionable insights for remediation. This proactive approach supports continuous monitoring, unlike automated patching or limited scopes, and integrates into SDLC for robust security. Exact extract: "Giskard enables real-time detection of vulnerabilities with actionable insights, strengthening AI security functions." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on Vulnerability Detection Tools, Page 190-193).

 

질문 # 35
What aspect of privacy does ISO 27563 emphasize in AI data processing?

• A. Consent management and data minimization principles.
• B. Sharing data freely among AI systems.
• C. Maximizing data collection for better AI performance.
• D. Storing all data indefinitely for auditing.

정답：A

설명：
ISO 27563 stresses consent management, ensuring informed user agreement, and data minimization, collecting only necessary data to reduce privacy risks in AI processing. These principles prevent overreach and support ethical data handling. Exact extract: "ISO 27563 emphasizes consent management and data minimization in AI data processing for privacy." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on Privacy Principles in ISO 27563, Page 275-278).

 

질문 # 36
In what way can GenAI assist in phishing detection and prevention?

• A. By generating realistic phishing simulations and analyzing user responses.
• B. By sending automated phishing emails to test employee awareness.
• C. By blocking all incoming emails to prevent any potential threats.
• D. By relying solely on signature-based detection methods.

정답：A

설명：
GenAI bolsters phishing defenses by creating sophisticated simulation campaigns that mimic real attacks, training employees and refining detection algorithms based on interaction data. It analyzes email content, URLs, and attachments semantically to identify subtle manipulations, going beyond traditional filters. This dynamic method adapts to evolving tactics like AI-generated deepfakes in emails, improving prevention through predictive modeling. Organizations benefit from reduced successful breach rates and enhanced user education. Integration with email gateways provides real-time alerts, strengthening overall security. Exact extract: "GenAI assists in phishing detection by generating simulations and analyzing responses, thereby preventing attacks and improving security posture." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on GenAI in Phishing Mitigation, Page 210-213).

 

질문 # 37
......

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