한 회사에서 여러 S3 버킷에 테이블 형식 데이터를 저장합니다. 이 회사는 공개 애플리케이션의 데이터 테이블에서 고객 신용 카드 데이터가 노출되었을 수 있다는 경고를 받았습니다. 개발자는 애플리케이션 환경에서 발생할 수 있는 모든 노출을 찾아야 합니다. 이러한 노출을 식별하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 Amazon Macie를 사용하여 S3 버킷에서 신용 카드 데이터와 같은 민감한 정보를 식별하는 것입니다. Macie는 기계 학습을 사용하여 S3 객체에서 민감한 데이터를 자동으로 검색하고 분류합니다. 특히 신용 카드 데이터는 금융 정보에 해당하므로 SensitiveData:S3Object/Financial 검색 유형을 사용하여 결과를 필터링하는 것이 가장 적절합니다. 오답인 Amazon Athena는 S3 데이터를 쿼리하는 데 사용되지만, 데이터 내에서 민감한 정보를 자동으로 식별하는 기능은 없습니다. 수동으로 쿼리를 작성하여 특정 패턴을 찾을 수는 있지만, Macie처럼 포괄적인 민감 데이터 검색 기능을 제공하지 않습니다. SensitiveData:S3Object/Personal은 개인 식별 정보(PII)를 포함하지만, 신용 카드 데이터는 일반적으로 금융 정보로 분류됩니다.