1.
AIシステムの「ロバストネス」とは何ですか？
2.
AIシステムの安全性とセキュリティを向上させるために、「レッドチーミング（Red Teaming）」とは何を指しますか？
3.
AIシステムの安全性において、「フェールセーフ」とは何を指しますか？
4.
AIシステムにおける「セキュリティインシデント」の報告が遅れることで、どのようなリスクが増大しますか？
5.
AIシステムにおける「バックドア攻撃」とは何ですか？
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自動運転車におけるAIのセキュリティ対策として、リアルタイムでの「異常検知システム」が必要な理由は何ですか？
7.
AIシステムが敵対的攻撃を受けるリスクを軽減するために、どのような手法が有効ですか？
8.
医療分野で使用されるAIシステムにおいて、「データトレーサビリティ」が特に重要視される理由は何ですか？
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AIのセキュリティにおける「動的リスク評価」が重要とされる理由は何ですか？
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AIシステムのセキュリティリスクとして、「モデルインバージョン攻撃」とは何を指しますか？
11.
AIシステムにおける「説明可能性（エクスプレイナビリティ）」が欠如している場合、どのようなセキュリティリスクが生じますか？
12.
AIのセキュリティに関するリスクとして「データポイズニング」とは何ですか？
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医療分野で使用されるAIシステムが不正アクセスを受けた場合、どのようなセキュリティリスクが考えられますか？
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AIの「セキュリティバイデザイン」とは、どのような概念ですか？
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AIシステムにおける「安全性」とは、どのようなことを指しますか？
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AIシステムのセキュリティリスクとして「攻撃対象領域」とは何を指しますか？
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AIシステムの「セキュリティ」と「プライバシー」の違いとして正しいのはどれですか？
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AIシステムにおける「ゼロデイ攻撃」とは何ですか？
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AIシステムがサイバー攻撃を受けた場合、何が最優先で行うべき対応ですか？
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AIにおける「敵対的攻撃（Adversarial Attack）」とは何を指しますか？
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AIシステムの安全性確保のために「サンドボックス環境」を利用する主な目的は何ですか？
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AIを用いた金融取引システムにおける「機密性、完全性、可用性（CIA）」の原則とは何ですか？
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AIシステムに対して「分散型攻撃」が行われた場合、どのようなリスクが発生しますか？
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AIシステムのセキュリティ対策において、データの「暗号化」の目的は何ですか？
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AIシステムが敵対的攻撃に耐性を持つためには、どのような設計が必要ですか？
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AIシステムのセキュリティリスクを評価するために使用される「リスクベースアプローチ」とは何ですか？
