NeonPayのAmazon S3データレイクには、既知のテストクレジットカード番号を含む大量の合成テストデータが含まれており、多数のAmazon Macie検出結果をトリガーしています。チームは、S3データレイアウトへの変更を最小限に抑えながら、これらの誤検知を抑制し、実際のPANの検出を継続する必要があります。最も効果的なアプローチは何ですか？

このアプローチは、Macieのカスタムデータ識別子と許可リスト機能を利用して、既知のテストクレジットカード番号を意図的に除外します。正規表現またはリストとして許可リストを作成し、それを機密データ検出ジョブに関連付けることで、Macieはこれらのテスト番号を「誤検知」として処理し、実際の機密データ（本物のPAN）の検出は継続できます。S3データレイアウトの変更も最小限に抑えられます。 PCI関連のマネージドデータ識別子をすべて無効にすると、本物のPANの検出もできなくなり、セキュリティ上のリスクが生じます。S3バケットポリシーでMacieのスキャンをブロックすると、そのプレフィックス内の本物のPANも検出できなくなります。自動機密データ検出だけでは、サンプリングによって一部のテストデータが検出されない可能性はありますが、確実性がなく、誤検知を完全に抑制することはできません。