Uma empresa armazena dados tabulares em vários buckets S3. Eles receberam um alerta de que dados de cartão de crédito de clientes podem ter sido expostos em uma tabela de dados em um aplicativo público. Um desenvolvedor precisa encontrar todas as possíveis exposições no ambiente do aplicativo. Qual solução identificará essas exposições?

O Amazon Macie é a ferramenta ideal para identificar dados sensíveis, como informações de cartão de crédito, em buckets S3. Ele usa aprendizado de máquina e correspondência de padrões para descobrir e classificar dados sensíveis. Ao executar um trabalho do Macie nos buckets afetados e filtrar os resultados pelo tipo de descoberta SensitiveData:S3Object/Financial, o desenvolvedor pode localizar especificamente as exposições de dados de cartão de crédito. As opções que mencionam o Amazon Athena estão incorretas porque o Athena é um serviço de consulta interativa que permite analisar dados diretamente no S3 usando SQL, mas não possui a funcionalidade intrínseca de detecção de dados sensíveis como o Macie. As opções que sugerem o Macie, mas com o filtro SensitiveData:S3Object/Personal, estão incorretas porque, embora "Personal" seja um tipo de dado sensível, "Financial" é o tipo mais específico e apropriado para dados de cartão de crédito.