Um Engenheiro de Dados está construindo um modelo que usa detalhes de cartão de crédito de clientes. Como ele pode garantir que os dados permaneçam criptografados e que os números dos cartões sejam protegidos?

A opção correta garante a segurança dos dados de cartão de crédito de duas formas. Primeiro, o AWS KMS (Key Management Service) é o serviço padrão da AWS para criptografar dados em repouso no Amazon S3 e no Amazon SageMaker, oferecendo gerenciamento robusto de chaves. Segundo, a redação ou mascaramento de números de cartão de crédito usando o AWS Glue é uma prática essencial para proteger informações sensíveis, substituindo os dados reais por valores fictícios ou parciais, o que minimiza o risco de exposição. As outras opções são incorretas porque: Criptografar com algoritmo personalizado e usar SageMaker DeepAR para randomizar números não é uma prática de segurança padrão e DeepAR não é para randomização de dados sensíveis. Contar apenas com política IAM para criptografar S3 não é suficiente, e Kinesis não é usado para descartar e inserir números falsos. Configurar definições de inicialização do SageMaker para criptografar após copiar para a instância não protege os dados durante o transporte ou antes de serem copiados, e SageMaker PCA não é para encurtar números de cartão de crédito de forma segura.