一位数据工程师正在构建一个使用客户信用卡详细信息的模型。他们如何确保数据保持加密状态并保护卡号？

正确答案是使用 AWS KMS 加密 Amazon S3 和 Amazon SageMaker 中的静态数据，并使用 AWS Glue 从数据集中编辑或屏蔽信用卡号。AWS KMS 提供强大的加密功能，确保数据在存储于 Amazon S3 和 SageMaker 时保持加密状态，满足静态数据加密的安全要求。AWS Glue 的数据转换功能（例如编辑或屏蔽）可以有效保护敏感的信用卡号，使其在模型训练和分析过程中不可识别，从而满足数据保护和合规性要求。 其他选项不正确： 自定义加密算法可能不符合行业标准，且 SageMaker DeepAR 用于时间序列预测，不用于数据随机化。 IAM 策略本身不加密 S3 存储桶，且 Amazon Kinesis 用于实时数据流处理，不用于删除或插入虚假号码。 SageMaker 启动设置不直接加密数据，SageMaker PCA 用于降维，不用于缩短信用卡号，且在复制到笔记本实例后加密可能为时已晚，无法完全保护数据。