一家醫療機構儲存包含 PII 和 PHI 的臨床記錄。一位 ML 工程師必須確保 PII 和 PHI 都不會用於模型訓練。哪種方法符合此要求？

此方法直接利用了 AWS 專為偵測和處理敏感資料而設計的服務。Amazon Comprehend 擅長識別和遮罩一般個人身份資訊 (PII)，而 Amazon Comprehend Medical 則專門用於處理受 HIPAA 規範的醫療保健資訊 (PHI)。在訓練模型之前使用這些服務，能確保 PII 和 PHI 都被有效移除或匿名化，符合資料隱私要求。 其他選項則有不足之處：AWS Glue DataBrew 雖然能遮罩資料，但它需要手動配置或自訂規則來精確識別 PII 和 PHI，不如 Comprehend 和 Comprehend Medical 專門且自動化。在 Amazon Redshift 中使用 SQL 預存程序也需要大量手動開發和維護，且可能不如專用服務全面。加密 PII 和 PHI 並不能阻止模型在訓練過程中學習到這些敏感資訊的模式，因為加密後的資料仍然包含原始資訊的結構。