Ein Finanzdienstleistungsunternehmen führt SageMaker ein und ist besorgt über die Verhinderung von Datenexfiltration. Welche Mechanismen kann ein ML-Ingenieur verwenden, um den Datenabfluss aus SageMaker zu kontrollieren? (Wählen Sie drei aus.)

Die Verbindung über einen VPC-Schnittstellen-Endpunkt (AWS PrivateLink) leitet den gesamten SageMaker-Netzwerkverkehr über Ihre VPC, wodurch Datenexfiltration über das öffentliche Internet verhindert wird. Die Netzwerkisolation für Trainingsaufträge und bereitgestellte Modelle stellt sicher, dass diese Ressourcen keinen direkten Zugriff auf das Internet haben, sondern nur auf autorisierte Ressourcen in Ihrer VPC zugreifen können. Das Einschränken von SageMaker-Notebook-Presigned-URLs auf zugelassene IP-Adressen des Unternehmens verhindert den Zugriff von nicht autorisierten Standorten. SCPs sind zwar nützlich für die Zugriffsverwaltung, kontrollieren aber nicht direkt den Datenfluss aus SageMaker. Das Deaktivieren des Root-Zugriffs verbessert die Sicherheit der Instanz, verhindert aber nicht die Exfiltration durch autorisierte Benutzer. Die Verschlüsselung von Daten ist eine grundlegende Sicherheitsmaßnahme, verhindert aber allein nicht die Exfiltration, wenn der Zugriff auf die Daten nicht kontrolliert wird.