Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
解説
正解はA, Cです。データ漏洩リスクへの直接的な対策として、認証情報の定期更新（A）とデータ暗号化・アクセス制御（C）が有効です。Azure Key Vaultによる資格情報の定期ローテーションは、万が一キーが漏洩した場合でも被害の期間を限定でき、暗号化とアクセス制御は不正アクセスそのものを防止します。
選択肢 B：ハイパーパラメータ調整はモデルの性能向上には寄与しますが、データ漏洩やアクセスリスクの低減には直接関係しません。これはモデルの品質管理の領域であり、セキュリティ対策ではありません。
選択肢 D：バイアス検証はAIの公平性を確保するための重要な取り組みですが、データへの不正アクセスや情報漏洩を防ぐセキュリティ対策ではありません。これは責任あるAIの実践における倫理的側面の施策です。
選択肢 B：ハイパーパラメータ調整はモデルの性能向上には寄与しますが、データ漏洩やアクセスリスクの低減には直接関係しません。これはモデルの品質管理の領域であり、セキュリティ対策ではありません。
選択肢 D：バイアス検証はAIの公平性を確保するための重要な取り組みですが、データへの不正アクセスや情報漏洩を防ぐセキュリティ対策ではありません。これは責任あるAIの実践における倫理的側面の施策です。
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Azure Key Vault＋ 質問 / コメント
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No.9 解説
自社で運用するAIシステムにおいて、機密性の高い顧客データが不正にアクセスされるリスクを低減したいと考えています。このセキュリティ要件に対して有効な対策として適切なものを2つ選択してください。
- Azure Key Vaultを使用した資格情報の定期的な更新
- モデルの精度を向上させるためのハイパーパラメータ調整
- データ処理時の暗号化とアクセス制御の実装
- AIモデルのバイアス検証プロセスの導入