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ISACA Advanced in AI Audit 認定 AAIA 試験問題 (Q69-Q74):

質問 # 69
An IS auditor learns that an organization uses AI facial recognition technology for security purposes. Which of the following is the GREATEST ethical concern with this practice?

正解：B

解説：
According to the ISACA AAIA™ Study Guide, facial recognition systems are prone to significant ethical risks related to fairness and bias. These systems often exhibit higher error rates for specific demographic groups-particularly based on race, gender, and age-due to non-representative training datasets. For an IS auditor, this represents a major compliance and reputational risk, as biased outcomes can lead to discriminatory access or false accusations. While data security (Option A) and the lack of standards (Option C) are relevant, the fundamental ethical imperative in AI governance is ensuring that biometric applications do not disproportionately disadvantage protected groups.


質問 # 70
An organization deploys an AI recruitment platform to screen job applicants. The IS auditor identifies that the platform's decisions may be influenced by model bias. Which of the following risk mitigation strategies is BEST for the auditor to recommend?

正解：B

解説：
Periodic testing and monitoring for bias is a sustainable, proactive strategy aligned with best practices outlined in the AAIA™ Study Guide. This approach ensures that the AI system remains compliant over time, even as data and hiring conditions change.
"Ongoing fairness assessments help detect emerging biases and ensure that the AI model maintains equitable decision-making standards. Periodic testing also allows organizations to take corrective action before regulatory or reputational damage occurs." Suspending the system (B) or relying solely on external datasets (C) are temporary or limited in scope.
Manual reviews (D) are effective but do not solve the root issue. Therefore, A provides a comprehensive, audit-aligned solution.
Reference: ISACA Advanced in AI Audit™ (AAIA™) Study Guide, Section: "Ethical and Legal Considerations in AI," Subsection: "Bias Mitigation and Monitoring"


質問 # 71
An IS auditor detected a " Prompt Injection " embedded in an email from a vendor that used an invisible font to hide text. Which of the following is the BEST control?

正解：C

解説：
This is a " Hidden Text " attack, where an attacker tricks an LLM by embedding instructions that the human reader cannot see but the machine can process. The most effective " Incident Management " control is " Text Sanitization " that specifically strips out invisible formatting, hidden HTML tags, or zero-width characters before the text is sent to the AI. Adding instructions (Option B) is unreliable because prompt injections are specifically designed to " override " previous instructions. Lowering the temperature (Option A) reduces creativity but doesn ' t stop the model from following a clear, albeit hidden, command.


質問 # 72
For a sales promotion, an AI system sorts customer attributes into several categories by analyzing transaction history. Verifying which of the following would BEST validate the effectiveness of this process?

正解：C

解説：
The effectiveness of an AI-driven business process-such as categorizing customers for promotional campaigns-depends on how well it supports defined business objectives. The AAIA™ Study Guide recommends validating that AI methodology aligns with intended outcomes as part of performance auditing.
"Effectiveness is best measured by assessing whether the AI logic contributes meaningfully to business goals.
Output alignment with organizational KPIs or campaign strategies provides clear evidence of functional success." Options A and D support operational resilience and quality assurance. Option C is a privacy technique, not directly tied to effectiveness validation. Thus, B is correct.
Reference: ISACA Advanced in AI Audit™ (AAIA™) Study Guide, Section: "AI in Audit Processes," Subsection: "Evaluating AI Alignment with Business Objectives"


質問 # 73
Which of the following should be an IS auditor's GREATEST concern when using a predictive AI tool to analyze data abnormalities?

正解：D

解説：
For apredictive AI tool analyzing abnormalities, the GREATEST concern is therate and impact of false positives and false negatives(A). False positives can lead to unnecessary investigation, while false negatives mean true issues (e.g., fraud, control failures) remain undetected. From an assurance perspective, false negatives are especially critical because they directly undermine audit objectives. AAIA underscores that key performance metrics (e.g., precision, recall) and error trade-offs are essential in evaluating AI tools used in audit.
Integration ease (B), speed (C), and cost (D) are important practical considerations but are secondary to whether the toolaccurately identifies or misses significant anomalies. Therefore, error behavior-false positives and false negatives-represents the primary risk to audit quality.
References:
ISACA,AAIA Exam Content Outline- Domain 3: AI in Audit Processes; Domain 2: AI Operations (model performance metrics and risk).
ISACA analytics guidance on evaluating AI tools using precision, recall, and error analysis in audit contexts.


質問 # 74
......

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