Una empresa almacena datos tabulares en múltiples buckets de S3. Recibieron una alerta de que los datos de tarjetas de crédito de clientes podrían haber sido expuestos en una tabla de datos en una aplicación pública. Un desarrollador necesita encontrar todas las posibles exposiciones en el entorno de la aplicación. ¿Qué solución identificará estas exposiciones?

Amazon Macie es un servicio de seguridad de datos que utiliza el aprendizaje automático para descubrir, clasificar y proteger datos confidenciales en AWS, especialmente en Amazon S3. Puede identificar automáticamente datos de tarjetas de crédito. El tipo de hallazgo SensitiveData:S3Object/Financial es el más apropiado para detectar información financiera como números de tarjetas de crédito. Amazon Athena es un servicio de consultas interactivas que permite analizar datos directamente en Amazon S3 utilizando SQL estándar. Si bien Athena puede consultar datos en S3, no tiene la capacidad inherente de identificar y clasificar automáticamente datos confidenciales como lo hace Macie. Requeriría una configuración manual compleja y no sería tan eficiente para este caso de uso específico. La opción que usa Macie pero filtra por SensitiveData:S3Object/Personal es incorrecta porque, aunque Macie es la herramienta correcta, Personal se refiere a información de identificación personal (PII) general, no específicamente a datos financieros como tarjetas de crédito.