한 금융 서비스 회사가 SageMaker를 도입하면서 데이터 유출 방지에 대해 우려하고 있습니다. ML 엔지니어가 SageMaker에서 데이터 송신을 제어하기 위해 사용할 수 있는 메커니즘은 무엇입니까? (세 가지 선택)

VPC 인터페이스 엔드포인트(AWS PrivateLink)를 사용하면 SageMaker API 및 런타임 서비스에 프라이빗하게 연결하여 데이터가 퍼블릭 인터넷을 통과하지 않도록 합니다. 학습 작업 및 배포된 모델에 네트워크 격리를 활성화하면 모델이 인터넷에 액세스하거나 인터넷에서 액세스할 수 없도록 하여 데이터 유출 위험을 줄입니다. SageMaker 노트북 사전 서명된 URL을 허용된 IP 주소로 제한하면 승인된 네트워크 외부에서 노트북 인스턴스에 액세스하는 것을 방지하여 무단 데이터 송신을 차단합니다. SCP는 SageMaker에 대한 액세스를 제한하지만 데이터 송신을 직접 제어하지는 않습니다. 노트북 인스턴스에서 루트 액세스를 비활성화하는 것은 보안 모범 사례이지만 데이터 송신을 직접 방지하지는 않습니다. 데이터 암호화는 전송 중 및 저장된 데이터를 보호하지만, 데이터가 이미 유출된 경우를 대비한 것이며 송신 자체를 제어하지는 않습니다.