ある金融サービス企業がSageMakerを導入しており、データ流出の防止について懸念しています。MLエンジニアはSageMakerからのデータ流出を制御するために、どのメカニズムを使用できますか？（3つ選択してください。）

VPCインターフェースエンドポイント（AWS PrivateLink）を使用すると、SageMakerへのトラフィックがインターネットを経由せず、AWSネットワーク内にとどまるため、データ流出のリスクを低減できます。トレーニングジョブとデプロイされたモデルのネットワーク分離を有効にすることで、モデルがインターネットにアクセスするのを防ぎ、機密データの流出を防ぎます。SageMakerノートブックの署名付きURLを特定のIPアドレスに制限することで、不正なアクセスを防ぎ、ノートブックへのアクセスを制御できます。サービスコントロールポリシー（SCP）はアカウントレベルでのアクセスを制限しますが、データ流出の直接的なメカニズムではありません。ノートブックインスタンスのルートアクセス無効化はセキュリティ強化にはなりますが、データ流出防止の主要なメカニズムではありません。データの暗号化はデータ保護に不可欠ですが、データが外部に送信されるのを防ぐ直接的なメカニズムではありません。