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SISA Certified Security Professional in Artificial Intelligence CSPAI Prüfungsfragen mit Lösungen (Q24-Q29):

24. Frage
In the Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework, which of the following is the most critical factor for improving factual consistency in generated outputs?

A. Fine-tuning the generative model with synthetic datasets generated from the retrieved documents
B. Utilising an ensemble of multiple LLMs to cross-check the generated outputs.
C. Implementing a redundancy check by comparing the outputs from different retrieval modules.
D. Tuning the retrieval model to prioritize documents with the highest semantic similarity

Antwort: D

Begründung:
The Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework enhances generative models by incorporating external knowledge retrieval to ground outputs in factual data, thereby improving consistency and reducing hallucinations. The critical factor lies in optimizing the retrieval component to select documents with maximal semantic relevance, often using techniques like dense vector embeddings (e.g., via BERT or similar encoders) and similarity metrics such as cosine similarity. This ensures that the generator receives contextually precise information, minimizing irrelevant or misleading inputs that could lead to inconsistent outputs. For instance, in question-answering systems, prioritizing high-similarity documents allows the model to reference verified sources directly, boosting accuracy. Other approaches, like ensembles or redundancy checks, are supplementary but less foundational than effective retrieval tuning, which directly impacts the quality of augmented context. In SDLC, integrating RAG with fine-tuned retrieval accelerates development cycles by enabling modular updates without full model retraining. Security benefits include tracing outputs to sources for auditability, aligning with responsible AI practices. This method scales well for large knowledge bases, making it essential for production-grade applications where factual integrity is paramount. Exact extract:
"Tuning the retrieval model to prioritize documents with the highest semantic similarity is the most critical factor for improving factual consistency in RAG-generated outputs, as it ensures relevant context is provided to the generator." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on RAG Frameworks in SDLC Efficiency, Page 95-98).

25. Frage
What is a potential risk of LLM plugin compromise?

A. Better integration with third-party tools
B. Unauthorized access to sensitive information through compromised plugins
C. Improved model accuracy
D. Reduced model training time

Antwort: B

Begründung:
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).

26. Frage
What role does GenAI play in automating vulnerability scanning and remediation processes?

A. By generating code patches and suggesting fixes based on vulnerability descriptions.
B. By increasing the frequency of manual scans to ensure thoroughness.
C. By ignoring low-priority vulnerabilities to focus on high-impact ones.
D. By compiling lists of vulnerabilities without any analysis.

Antwort: A

Begründung:
GenAI automates vulnerability management by analyzing scan results and generating tailored code patches or remediation strategies, accelerating the fix process and reducing human error. Using natural language processing, it interprets vulnerability reports, cross-references with known exploits, and proposes secure code alternatives, integrating seamlessly into DevSecOps pipelines. This proactive approach minimizes exposure windows and enhances system resilience against exploits. For instance, in cloud environments, GenAI can simulate patch impacts before application. This contributes to a stronger security posture by enabling rapid, accurate responses to threats. Exact extract: "GenAI automates vulnerability scanning and remediation by generating code patches and fixes, improving efficiency and security posture." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on Automation in Vulnerability Management, Page 205-208).

27. Frage
In line with the US Executive Order on AI, a company's AI application has encountered a security vulnerability. What should be prioritized to align with the order's expectations?

A. Ignoring the vulnerability if it does not affect core functionalities.
B. Immediate public disclosure of the vulnerability.
C. Halting all AI projects until a full investigation is complete.
D. Implementing a rapid response to address and remediate the vulnerability, followed by a review of security practices.

Antwort: D

Begründung:
The US Executive Order on AI emphasizes proactive risk management and robust security to ensure safe AI deployment. When a vulnerability is detected, rapid response to remediate it, coupled with a thorough review of security practices, aligns with these mandates by minimizing harm and preventing recurrence. This approach involves patching the issue, assessing root causes, and updating protocols to strengthen defenses, ensuring compliance with standards like ISO 42001, which prioritizes risk mitigation in AI systems. Public disclosure, while important, is secondary to remediation to avoid premature exposure, and halting projects is overly disruptive unless risks are critical. Ignoring vulnerabilities contradicts responsible AI principles, risking regulatory penalties and trust erosion. This strategy fosters accountability and aligns with governance frameworks for secure AI operations. Exact extract: "Addressing vulnerabilities promptly through remediation and reviewing security practices is prioritized to meet the US Executive Order's expectations for safe and secure AI systems." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on AI Governance and US EO Compliance, Page 165-168).

28. Frage
For effective AI risk management, which measure is crucial when dealing with penetration testing and supply chain security?

A. Implement penetration testing only for high-risk components and ignore less critical ones
B. Conduct comprehensive penetration testing and continuously evaluate both internal systems and third- party components in the supply chain.
C. Perform occasional penetration testing and only address vulnerabilities in the internal network.
D. Prioritize external audits over internal penetration testing to assess supply chain security.

Antwort: B

Begründung:
Effective AI risk management requires comprehensive penetration testing and continuous evaluation of both internal and third-party supply chain components to identify vulnerabilities like backdoors or weak APIs. This holistic approach, aligned with SISA risk models, ensures robust security across the AI ecosystem, unlike limited or external-only testing. Exact extract: "Comprehensive penetration testing and continuous evaluation of internal and third-party components are crucial for AI risk management." (Reference: Cyber Security for AI by SISA Study Guide, Section on AI Risk Assessment Models, Page 180-183).

29. Frage
......

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