Une entreprise stocke des données tabulaires dans plusieurs buckets S3. Elle a reçu une alerte indiquant que des données de carte de crédit client pourraient avoir été exposées dans une table de données sur une application publique. Un développeur doit trouver toutes les expositions possibles dans l'environnement de l'application. Quelle solution permettra d'identifier ces expositions ?

La bonne réponse est d'utiliser Amazon Macie pour exécuter une tâche et filtrer par SensitiveData:S3Object/Financial. Amazon Macie est un service de sécurité des données qui utilise l'apprentissage automatique et la correspondance de modèles pour découvrir, classer et protéger les données sensibles dans AWS, y compris les informations de carte de crédit. Le type de découverte SensitiveData:S3Object/Financial est spécifiquement conçu pour identifier les données financières sensibles. Les options utilisant Amazon Athena sont incorrectes car Athena est un service de requête interactif qui permet d'analyser des données directement dans Amazon S3 à l'aide du langage SQL standard. Il n'est pas conçu pour la découverte automatisée de données sensibles et n'a pas de types de découverte prédéfinis comme SensitiveData:S3Object/Financial ou SensitiveData:S3Object/Personal. L'option utilisant Amazon Macie avec le type de découverte SensitiveData:S3Object/Personal est incorrecte car, bien que Macie soit le bon outil, Personal fait référence à des informations personnelles identifiables (PII) générales, tandis que le problème concerne spécifiquement les données de carte de crédit, qui relèvent de la catégorie Financial.