Fred Hill Fred Hill
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SISA Certified Security Professional in Artificial Intelligence 認定 CSPAI 試験問題 (Q51-Q56):
質問 # 51
In the context of LLM plugin compromise, as demonstrated by the ChatGPT Plugin Privacy Leak case study, what is a key practice to secure API access and prevent unauthorized information leaks?
- A. Allowing open API access to facilitate ease of integration
- B. Increasing the frequency of API endpoint updates.
- C. Implementing stringent authentication and authorization mechanisms, along with regular security audits
- D. Restricting API access to a predefined list of IP addresses
正解:C
解説:
The ChatGPT Plugin Privacy Leak highlighted vulnerabilities in plugin ecosystems, where weak API security led to data exposure. Implementing robust authentication (e.g., OAuth) and authorization (e.g., RBAC), coupled with regular audits, ensures only verified entities access APIs, preventing leaks. IP whitelisting is less comprehensive, and open access heightens risks. Audits detect misconfigurations, aligning with secure AI practices. Exact extract: "Stringent authentication, authorization, and regular audits are key to securing API access and preventing leaks in LLM plugins." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on Plugin Security Case Studies, Page 170-173).
質問 # 52
In utilizing Giskard for vulnerability detection, what is a primary benefit of integrating this open-source tool into the security function?
- A. Reducing the need for manual vulnerability assessment entirely
- B. Automatically patching vulnerabilities without additional configuration
- C. Limiting its use to only high-priority vulnerabilities.
- D. Enabling real-time detection of vulnerabilities with actionable insights.
正解:D
解説:
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).
質問 # 53
What is the main objective of ISO 42001 in AI management systems?
- A. To regulate hardware used in AI deployments.
- B. To establish requirements for an AI management system within organizations.
- C. To focus solely on technical specifications for AI algorithms.
- D. To provide guidelines only for small-scale AI projects.
正解:B
解説:
ISO 42001 outlines a framework for organizations to manage AI responsibly, covering risk assessment, governance, and continual improvement. It ensures alignment with ethical principles, promoting trustworthy AI through structured processes. Applicable across sectors, it integrates with existing management systems like ISO 27001. Exact extract: "The main objective of ISO 42001 is to establish requirements for an AI management system in organizations." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on ISO 42001 Overview, Page 260-263).
質問 # 54
In the context of a supply chain attack involving machine learning, which of the following is a critical component that attackers may target?
- A. The underlying ML model and its training data.
- B. The physical hardware running the AI system
- C. The user interface of the AI application
- D. The marketing materials associated with the AI product
正解:A
解説:
Supply chain attacks in ML exploit vulnerabilities in the ecosystem, with the core ML model and training data being prime targets due to their foundational role in system behavior. Attackers might inject backdoors into pretrained models via compromised libraries (e.g., PyTorch or TensorFlow packages) or poison datasets during sourcing, leading to manipulated outputs or data exfiltration. This is more critical than targeting UI or hardware, as model/data compromises persist across deployments, enabling stealthy, long-term exploits like trojan attacks. Mitigation includes verifying model provenance, using secure repositories, and conducting integrity checks with hashing or digital signatures. In SISA guidelines, emphasis is on end-to-end supply chain auditing to prevent such intrusions, which could result in biased decisions or security breaches in applications like recommendation systems. Protecting these components ensures model reliability and data confidentiality, integral to AI security posture. Exact extract: "In supply chain attacks on machine learning, attackers critically target the underlying ML model and its training data to introduce persistent vulnerabilities." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on Supply Chain Risks in AI, Page 145-148).
質問 # 55
What is a potential risk of LLM plugin compromise?
- A. Better integration with third-party tools
- B. Reduced model training time
- C. Unauthorized access to sensitive information through compromised plugins
- D. Improved model accuracy
正解:C
解説:
LLM plugin compromises occur when extensions or integrations, like API-connected tools in systems such as ChatGPT plugins, are exploited, leading to unauthorized data access or injection attacks. Attackers might hijack plugins to leak user queries, training data, or system prompts, breaching privacy and enabling further escalations like lateral movement in networks. This risk is amplified in open ecosystems where plugins handle sensitive operations, necessitating vetting, sandboxing, and encryption. Unlike benefits like accuracy gains, compromises erode trust and invite regulatory penalties. Mitigation strategies include regular vulnerability scans, least-privilege access, and monitoring for anomalous plugin behavior. In AI security, this highlights the need for robust plugin architectures to prevent cascade failures. Exact extract: "A potential risk of LLM plugin compromise is unauthorized access to sensitive information, which can lead to data breaches and privacy violations." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on Plugin Security in LLMs, Page 155-158).
質問 # 56
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