Инженер данных создает модель, которая использует данные кредитных карт клиентов. Как он может гарантировать, что данные останутся зашифрованными, а номера карт будут защищены?

Правильный ответ использует AWS KMS для надежного шифрования данных в состоянии покоя как в Amazon S3, так и в Amazon SageMaker, что является стандартной практикой безопасности. AWS Glue идеально подходит для преобразования данных, включая редактирование или маскирование конфиденциальной информации, такой как номера кредитных карт, до того, как они попадут в модель. Остальные варианты менее эффективны или небезопасны: Пользовательский алгоритм шифрования не рекомендуется, так как он может быть уязвим. SageMaker DeepAR предназначен для прогнозирования временных рядов, а не для рандомизации данных. Политики IAM не шифруют данные в S3; они управляют доступом. Amazon Kinesis предназначен для потоковой обработки данных, а не для удаления или вставки поддельных номеров в статические наборы данных. Настройка параметров запуска SageMaker для шифрования после копирования данных на экземпляр ноутбука означает, что данные будут незашифрованными во время передачи. SageMaker PCA используется для уменьшения размерности, а не для сокращения номеров кредитных карт.