数据科学家使用 Amazon SageMaker 训练 AI/ML 模型，这些模型使用存储在 Amazon S3 存储桶中的大型敏感数据集。训练通常需要 30 天。公司的DLP（数据保留策略）要求删除 S3 存储桶中超过 45 天的数据。该存储桶已得到适当保护。安全工程师应如何实施此保留策略？

创建 S3 生命周期规则是实现此保留策略最有效和原生的方法。S3 生命周期规则允许您定义对象在存储桶中的生命周期管理，包括在指定时间后自动删除对象。这直接满足了 45 天后删除数据的要求，且无需额外的计算或维护成本。 其他选项的不足之处在于： 创建 AWS Lambda 函数并在每次 PutObject 时调用：这会导致每次上传对象时都触发 Lambda 函数，产生不必要的成本和潜在的性能开销，并且对于检查和删除过期对象而言效率低下。 创建 AWS Lambda 函数并每月调用：虽然可以删除过期对象，但每月一次的频率可能无法严格满足“45 天后删除”的策略，因为对象可能会在删除前超过 45 天。 启用 S3 Intelligent-Tiering：S3 Intelligent-Tiering 旨在根据访问模式自动将对象移动到不同的存储层以优化成本，而不是删除对象。它无法满足数据保留策略中删除数据的要求。