Questão 41 — SK0-005 CompTIA Server+ Simulado Online Grátis

Explicação: Conceito Básico: Quando um modelo de detecção de fraudes de IA produz falsos positivos (bloqueio de transações legítimas), isso indica que o limite de decisão do modelo não está suficientemente calibrado. O modelo necessita de dados de formação melhorados para distinguir melhor as transações fraudulentas das legítimas. CompTIA SecAI+ cobre a melhoria do desempenho do modelo sob segurança assistida por IA. Por que A está correto: Retreinar o modelo com mais dados e padrões de transações recentes aborda diretamente a causa raiz dos falsos positivos. Dados representativos adicionais de transações legítimas ajudam o modelo a aprender limites de decisão mais precisos, reduzindo falsos positivos e mantendo a sensibilidade de detecção de fraudes reais. Isso melhora a precisão do modelo sem abandonar a detecção baseada em IA. Por que B está errado: O uso de token e os limites de taxa são controles de gerenciamento de custos e recursos para APIs LLM. Eles não têm relevância para melhorar a precisão de um modelo de ML de detecção de fraude que classifica incorretamente transações legítimas. Por que C está errado: Criptografar dados e aplicar controles de acesso são medidas de segurança de dados que protegem a confidencialidade e a integridade. Eles não abordam a precisão da classificação do modelo ou o problema de falsos positivos na detecção de fraudes. Por que D está errado: A reversão para um sistema tradicional abandona os recursos de detecção de fraudes baseados em IA. A resposta apropriada aos problemas de desempenho do modelo é melhorar o modelo através de reciclagem, e não regredir para abordagens de detecção menos capazes.