El data lake de NeonPay en Amazon S3 contiene grandes volúmenes de datos de prueba sintéticos con números de tarjetas de crédito de prueba conocidos que están generando numerosos hallazgos de Amazon Macie. El equipo necesita suprimir estos falsos positivos mientras continúa detectando PAN reales, con cambios mínimos en el diseño de los datos de S3. ¿Cuál es el enfoque MÁS efectivo?

La creación de una lista de permitidos (allow list) de Macie con expresiones regulares (regex) o una lista de números de tarjeta de crédito de prueba conocidos es la solución más efectiva. Esta lista se asocia al trabajo de descubrimiento de datos confidenciales, lo que permite a Macie ignorar específicamente estos patrones de prueba, suprimiendo los falsos positivos sin afectar la detección de PAN reales. Deshabilitar todos los identificadores de datos relacionados con PCI es incorrecto porque impediría la detección de PAN reales. Usar políticas de bucket de S3 para evitar el escaneo de prefijos de datos de prueba es incorrecto porque los datos de prueba podrían estar mezclados con datos reales, y esta opción no es granular para suprimir solo los números de tarjeta. Confiar solo en el descubrimiento automatizado de datos confidenciales es incorrecto porque el muestreo no garantiza la supresión de todos los falsos positivos y no ofrece un control preciso.