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Rückerstattung Garantie
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ISACA AAIR Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Programmmanagement für das KI-Risiko | 42% | - Identifizierung und Bewertung des KI-Risikos - Reaktion auf und Minderung des KI-Risikos - Überwachung und Berichterstattung zum KI-Risiko - Absicherung des KI-Risikos und kontinuierliche Verbesserung |
| Steuerung des KI-Risikos und Integration von Rahmenwerken | 37% | - Vertrauenswürdigkeit, ethische und gesellschaftliche Auswirkungen von KI - Verantwortung, Überwachung und Rechenschaftspflicht im Bereich KI - Richtlinien, Verfahren und unternehmensinterne Schulungen im Bereich KI - Organisatorische Prozesse und Ausrichtung im Bereich KI - KI-Modelle, Rahmenwerke, Strategien und Anwendungsfälle - Einhaltung von Vorschriften und rechtliche Aspekte im Bereich KI |
| Risikomanagement im Lebenszyklus von KI | 21% | - Training, Prüfung und Validierung von KI-Modellen - Daten- und Vermögensverwaltung im Bereich KI - Konzeption, Entwicklung/Beschaffung und Dokumentation von KI - Einführung, Wartung und Außerbetriebnahme von KI |
ISACA Advanced in AI Risk AAIR Prüfungsfragen mit Lösungen
1. An organization adopts a third-party AI service under a shared responsibility model. Which of the following is the MOST important area of focus for the risk practitioner?
A) Documented assignment of control ownership and decision authority
B) Comprehensive staff training on operational procedures and escalation
C) Testing data pathways for confidentiality, integrity, and provenance
D) Contractual clauses defining liability and remediation timelines
2. Which of the following is MOST important when defining responsible roles for integrating third-party AI services into an organization's supply chain?
A) Designating AI governance and risk ownership
B) Mandating cross-functional AI training for third-party staff
C) Standardizing migration and data transfer protocols
D) Aligning organizational and third-party AI security policies
3. Which of the following AI system considerations BEST mitigates risk associated with model drift?
A) Maintaining existing levels of variance within datasets during preprocessing
B) Implementing strong access controls based on roles and responsibilities
C) Restricting the use of automated data validation to low-risk models
D) Conducting regular retraining with new relevant datasets
4. Which of the following is the PRIMARY benefit of using AI-based data analytic tools to monitor AI system risk?
A) Early detection of latent vulnerabilities by identifying anomalous patterns within large datasets
B) Forecasting industry-specific AI risk trends and projecting future financial and business risk
C) Reduction of human involvement through automation of risk analyses and treatment decisions
D) Comprehensive logging and documentation of unauthorized AI system access attempts
5. Which of the following is the PRIMARY purpose of maintaining comprehensive model cards and documentation?
A) Preserving audit trails
B) Providing model transparency
C) Listing technical specifications
D) Justifying model use cases
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: A | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: D | 4. Frage Antwort: A | 5. Frage Antwort: B |







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