HealthBridge(의료 앱)는 Amazon Bedrock을 통해 LLM을 노출할 예정입니다. 규정 준수를 위해 의료 진단 지침을 차단하고, 모델 출력에서 개인 식별 정보(PII)를 제거하며, 위반 사항을 로깅해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위한 적절한 Bedrock 가드레일 구성 및 통합은 무엇입니까?
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정답: Bedrock Guardrails를 활성화하고, 거부된 주제(의료 진단, 처방 치료)를 명시적으로 나열하고 해당 주제에 대한 contentFilter 동작을 BLOCK으로 설정하는 사용자 지정 정책을 사용합니다. 응답 파이프라인에 Amazon Comprehend PII 감지를 통합하여 응답을 반환하기 전에 감지된 PII(이름, SSN, 연락처 정보 마스킹)를 자동으로 수정합니다. 차단된 응답 및 수정된 필드에 대한 감사 로깅을 CloudWatch Logs 및 S3에 구성합니다..
이것이 정답인 이유
이 옵션은 Bedrock Guardrails를 사용하여 의료 진단과 같은 금지된 주제를 차단하고, Amazon Comprehend PII 감지 기능을 통합하여 모델 응답에서 PII를 자동으로 수정하며, CloudWatch Logs 및 S3를 통해 모든 위반 사항을 로깅함으로써 모든 규정 준수 요구 사항을 충족합니다. 프롬프트 엔지니어링만으로는 모델이 항상 지침을 따르지 않을 수 있으며 PII 제거 및 로깅 요구 사항을 충족하지 못합니다. IAM 정책과 AWS WAF는 콘텐츠 필터링에 적합하지 않으며, Lambda를 통한 사후 PII 삭제는 실시간 요구 사항을 충족하지 못합니다. SageMaker Clarify는 Bedrock 외부에서 작동하며, 실시간 수정 및 즉각적인 로깅 요구 사항을 충족하지 못합니다.
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