Un ingénieur ML doit s'assurer que toutes les données en transit sont chiffrées pour un travail d'entraînement Amazon SageMaker, y compris les communications que SageMaker utilise pendant l'entraînement. Quelle action satisfera cette exigence ?

L'option correcte est de chiffrer la communication entre les nœuds dans un cluster d'entraînement. SageMaker utilise des clusters pour l'entraînement distribué, et le chiffrement entre ces nœuds assure que les données en transit au sein du cluster sont protégées. Les autres options sont incorrectes car : Chiffrer la communication entre les nœuds pour le traitement par lots ne couvre pas le chiffrement pendant l'entraînement, qui est l'exigence principale. Spécifier une clé AWS KMS lors de la création de la requête de travail d'entraînement chiffre les données au repos (stockées dans S3), mais pas nécessairement les données en transit entre les nœuds du cluster d'entraînement. Spécifier une clé AWS KMS lors de la création du domaine SageMaker est pertinent pour le chiffrement des ressources du domaine, mais pas spécifiquement pour le chiffrement des communications internes d'un travail d'entraînement.