ML 전문가는 8개의 SageMaker 인스턴스에서 BERT 모델의 분산 학습을 실행하고 있습니다. 학습 데이터는 S3에 있습니다. 분산 학습 중에 데이터를 보호하기 위해 어떤 단계 조합을 수행해야 할까요? (3개 선택)

BERT 모델의 분산 학습 중 데이터 보호를 위해 프라이빗 VPC 내에서 작업을 실행하고 컨테이너 간 트래픽 암호화를 활성화하여 네트워크 수준 보안을 강화합니다. S3 VPC 엔드포인트를 생성하고 정책을 구성하면 S3 데이터에 대한 접근이 AWS 내부 네트워크를 통해 이루어져 데이터 유출 위험을 줄일 수 있습니다. 또한, SageMaker 작업에 S3 데이터에 대한 읽기 전용 액세스 권한을 부여하는 IAM 역할을 할당하여 최소 권한 원칙을 적용하고 불필요한 데이터 변경을 방지합니다. 여러 VPC에서 분산 학습을 실행하고 VPC 피어링을 활성화하는 것은 불필요하게 복잡하며, NAT 게이트웨이는 주로 아웃바운드 인터넷 액세스에 사용되어 데이터 보호와는 직접적인 관련이 적습니다. 학습 인스턴스 보안 그룹 규칙은 인스턴스 간 통신을 허용하지만, 데이터 자체의 보호보다는 네트워크 접근 제어에 가깝습니다.