Hassas müşteri verilerini kullanarak bir SageMaker modeli eğitmeniz ve barındırmanız gerekiyor. Bu verilerin beklerken şifrelenmesi zorunludur. Şirket, anahtarların güven kökünü AWS'nin sürdürmesini istiyor ancak aynı zamanda tüm anahtar kullanımının günlüğe kaydedilmesini de talep ediyor. Hangi şifreleme yaklaşımı bu gereksinimleri karşılar?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: ML veri birimlerini şifrelemek ve model yapıtlarını ve S3 verilerini şifrelemek için AWS Key Management Service (KMS) içindeki müşteri tarafından yönetilen anahtarları kullanın..
Neden bu cevap
Bu senaryoda, hassas verilerin beklemedeki şifrelenmesi, anahtarların güven kökünün AWS tarafından sürdürülmesi ve tüm anahtar kullanımının günlüğe kaydedilmesi gerekmektedir. AWS Key Management Service (KMS) içindeki müşteri tarafından yönetilen anahtarlar (CMK'ler) bu gereksinimleri karşılar. KMS, anahtarların güven kökünü AWS'nin sürdürmesini sağlar ve tüm anahtar kullanımını CloudTrail aracılığıyla günlüğe kaydeder. SageMaker, eğitim verilerini ve model yapıtlarını şifrelemek için KMS CMK'lerini kullanabilir. Diğer seçenekler neden uygun değil: AWS CloudHSM, anahtarların kontrolünü tamamen müşteriye verir, ancak anahtar kullanımının günlüğe kaydedilmesi için ek yapılandırma gerektirir ve AWS'nin güven kökünü sürdürme gereksinimini tam olarak karşılamaz. SageMaker yerleşik geçici anahtarları veya EBS varsayılan şifrelemesi, anahtar kullanımının ayrıntılı günlüğe kaydedilmesini sağlamaz ve müşteri tarafından yönetilen bir anahtar kontrolü sunmaz. AWS Security Token Service (STS) geçici belirteçleri kimlik doğrulama ve yetkilendirme için kullanılır, şifreleme anahtarlarını depolamak veya yönetmek için değildir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez