Questão 30 — SK0-005 CompTIA Server+ Simulado Online Grátis

Explicação: Conceito Básico: Quando um chatbot de IA desenvolvido pela RAG recupera e gera informações confidenciais do paciente, como nomes, históricos médicos ou identificadores, o risco de divulgação de Informações de Saúde Protegidas (PHI) deve ser mitigado. O Guia de Estudo CompTIA SecAI+ cobre técnicas de proteção de dados para sistemas de IA que lidam com dados de saúde confidenciais. Por que A está correto: o mascaramento substitui valores de dados confidenciais, como nomes de pacientes, datas de nascimento, números de registros médicos e diagnósticos, por equivalentes redigidos ou anonimizados na saída do chatbot. Mesmo que o sistema RAG recupere registros contendo informações do paciente, o mascaramento garante que os campos confidenciais sejam ocultados antes que a resposta seja apresentada ao usuário. Isso evita diretamente a divulgação de PHI, ao mesmo tempo que permite que o chatbot forneça respostas úteis com base nos padrões de dados subjacentes. Por que B está errado: A classificação envolve categorizar os dados por seu nível de sensibilidade, como público, interno, confidencial ou restrito. Embora identifique quais dados requerem proteção, a classificação por si só não transforma ou obscurece os valores confidenciais nos resultados do chatbot. Por que C está errado: A minimização de dados é um princípio de privacidade que limita a coleta de dados apenas ao necessário para a finalidade especificada. Embora valioso como princípio de design na construção da base de conhecimento RAG, é uma estratégia de governança de dados, e não um controle de resultados técnicos, que pode ser aplicado para mitigar a divulgação de PHI existente nas respostas do chatbot. Por que D está errado: A normalização é uma técnica de processamento de dados que dimensiona valores numéricos para um intervalo padrão ou padroniza formatos de dados. É uma etapa de pré-processamento para melhorar a eficiência do treinamento do modelo, e não uma técnica de proteção de dados para impedir a divulgação de informações do paciente em resultados de IA.