Questão 65 — SK0-005 CompTIA Server+ Simulado Online Grátis

Qual das alternativas a seguir é um exemplo de como um analista de segurança usa IA generativa no processo de triagem?
  • A. Para prever o próximo alvo de ataque com maior precisão
  • B. Para usar análise estatística para avaliação de código malicioso
  • C. Para resumir descobertas de segurança por categoria
  • D. Para marcar malware usando algoritmos de aprendizado de máquina (ML)
Resposta correta: C

Explicação

Explicação: Conceito Básico: A IA Generativa produz conteúdo em linguagem natural com base em dados de entrada. Num contexto de operações de segurança, a triagem envolve compreender e priorizar rapidamente os eventos de segurança. A força da IA ​​generativa reside na síntese de informações e na produção de resumos legíveis a partir de dados complexos. O Guia de Estudo CompTIA SecAI+ cobre aplicações generativas de IA em operações de segurança. Por que C está correto: resumir as descobertas de segurança por categoria é uma aplicação natural da IA ​​generativa na triagem. A IA pode processar grandes volumes de alertas e eventos de segurança, agrupá-los por tipo ou gravidade e gerar resumos concisos em linguagem natural que permitem aos analistas compreender rapidamente o cenário atual de ameaças sem ler alertas individuais. Isso reduz diretamente o tempo de triagem e a carga cognitiva. Por que A está errado: Prever o próximo alvo de ataque requer análise preditiva e correlação de inteligência de ameaças. Embora a IA possa ajudar nisso, é uma tarefa de previsão mais adequada para modelos analíticos de ML, em vez de IA generativa, e é uma função de inteligência estratégica, em vez de uma tarefa de triagem. Por que B está errado: a análise estatística para avaliação de código malicioso usa técnicas matemáticas e de ML para analisar as características do código. Esta é uma tarefa tradicional de classificação de ML, não um aplicativo generativo de IA, e é realizada durante a análise de malware, em vez de uma triagem de alerta. Por que D está errado: marcar malware usando algoritmos de ML é uma tarefa de classificação que usa modelos de ML supervisionados treinados em recursos de malware. É uma função de detecção e classificação, não um aplicativo generativo de triagem de IA.
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