上傳到 S3 的客戶電子郵件可能包含敏感資料。公司希望在偵測到敏感資訊時自動發出警示，並將開發工作量降到最低。哪種解決方案最符合此需求？

正確答案是設定 Amazon Macie 以偵測上傳到 Amazon S3 的文件中的敏感資訊。Amazon Macie 是一項完全託管的資料安全和隱私服務，它使用機器學習和模式比對來探索、分類和保護 Amazon S3 中的敏感資料。它可以自動偵測個人身分資訊 (PII) 和其他敏感資料類型，並在發現時發出警報，這符合題目中「自動發出警示」和「開發工作量降到最低」的要求。 使用 Amazon SageMaker 端點部署大型語言模型 (LLM) 來編輯敏感資料雖然可行，但開發和維護成本較高，且超出「最低開發工作量」的限制。開發多個正規表達式 (regex) 模式並在 Amazon SageMaker 筆記本上公開，需要大量的開發和維護工作，且正規表達式可能無法涵蓋所有敏感資料類型。要求客戶避免在電子郵件訊息中分享敏感資訊，這不是一個技術解決方案，且無法保證客戶會遵守，因此不符合自動偵測和警示的需求。