Hacking AI：Rethinking the AI Powered World 解答

Hacking AI：Rethinking the AI Powered World 解答

1. 關於資訊安全於企業上的定位，下列敘述何者錯誤？

1. 資安是成本中心導向
2. 通常公司資安與資訊利益具有一致性
3. 資安的劣勢之一是無法考慮投資報酬率
4. 資安可以算是一種保險

2. 關於各國的AI安全推動現況，下列何者是錯誤的？

1. 中國由於國家體制的限制，在AI安全的推動與創新上較為落後
2. 歐盟於2021年已提出「人工智慧規則」（AI regulation）草案，將人工智慧開始法制化
3. 美國於2018年提出的”AI NEXT”計畫至2021年已經投入約20億美元支持AI產業發展
4. 德國提出AI標準化藍圖，提出了AI標準化的行動方案建議

3. 當AI技術發展至一定成熟度時，AI治理的問題也會更為重要，以下何者並不屬於AI治理的內容？

1. 強調AI所做的決策要能被信任
2. 確保AI模型符合隱私性、穩健性、公平性、可解釋性
3. 提升機器學習(ML)的效率
4. 消除資料數據中的偏間

4. 關於AI CPR安全模型下列何者是錯誤的？

1. 模型中涵蓋了資安核心CIA三要素，分別是保密性(Confidentiality)、完整性(Integrity)、可用性(Availability)
2. 若穩健性(Robustness)不足，則容易遭受對抗式攻擊或是遭植入木馬
3. 硬體設備與系統軟體的問題仍是模型中重要的議題
4. 完整性(Integrity)是指確保使用者可以取得完整的數據資料

5. 在AI Security的發展上，目前大多數的人投入在AI for Cybersecurity面相而非Security of AI

1. O
2. X

6. 對抗式攻擊具有多種的攻擊的方式，以上何者是攻擊者可能使用的方式？

1. 在語音輸入中埋入人耳無法辨別的雜訊，但能使AI因此辨別錯誤
2. 在AI訓練的樣本中埋設後門木馬，使AI學習過程中產生錯誤判斷
3. 替換郵件中的特定字詞，使AI將原本的垃圾郵件識別為正常郵件
4. 以上皆是

7. 若提供給AI的數據本身帶有偏見，容易造成系統得出偏頗或錯誤的計算結果

1. O
2. X

8. 對於AI運用的描述，下列何者錯誤？

1. 人員應該要增能，而非直接以AI取代
2. 欺騙AI的攻擊通常無法由人類判別錯誤在哪裡
3. Deepfake技術用於製造假影片與音訊，目前缺乏正向運用方法
4. AI運用需具有可解釋性，才會有信任基礎

9. AI的學習運算過程不是人類可以辦到的，因此人員只要學習如何利用結果，不用去了解為何會產生這樣的結果

1. O
2. X

10. 雖然多數上市櫃公司仍由資訊長(CIO)兼任資安長(CISO)，但其實職責上兩者有明顯差異，CIO思考如何利用資訊系統使公司營運更有效率，CISO則重視利用資訊過程的安全性

1. O
2. X

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