Questão 11 — Simulado AWS Certified AI Practitioner (AIP-C01) – Questões Atualizadas
Uma empresa usa o AWS Lake Formation para configurar um data lake que contém bancos de dados e tabelas para diversas unidades de negócios em diversas regiões da AWS. A empresa deseja usar um modelo básico (FM) por meio do Amazon Bedrock para realizar a detecção de fraudes. O FM deve ingerir dados financeiros confidenciais do data lake. Os dados incluem algumas informações de identificação pessoal (PII) do cliente. A empresa deve projetar uma solução de controle de acesso que evite que PII apareçam em um ambiente de produção. O FM deve acessar apenas subconjuntos de dados autorizados que tenham PII redigidos de colunas de dados específicas. A empresa deve capturar trilhas de auditoria para todos os acessos aos dados. Qual solução atenderá a esses requisitos?
- A. Crie um conjunto de dados separado em um bucket separado do Amazon S3 para cada combinação de unidade de negócios e região. Configure políticas de bucket do S3 para controlar o acesso com base em funções do IAM atribuídas a instâncias de treinamento FM. Use logs de acesso S3 para rastrear o acesso aos dados.
- B. Configure o FM para autenticação usando funções do AWS Identity and Access Management e permissões do Lake Formation com base em expressões LF-Tag. Defina unidades de negócios e regiões como tags LF atribuídas a bancos de dados e tabelas. Use o AWS CloudTrail para coletar trilhas de auditoria abrangentes de acesso a dados.
- C. Use concessões principais diretas do IAM em bancos de dados e tabelas específicos no Lake Formation. Crie uma camada de aplicativo personalizada que registre solicitações de acesso e filtre ainda mais colunas confidenciais antes de enviar dados ao FM.
- D. Configure o FM para solicitar credenciais temporárias do AWS Security Token Service. Acesse os dados usando URLs S3 predefinidos gerados por uma API que aplica filtros regionais e de unidade de negócios. Use o AWS CloudTrail para coletar trilhas de auditoria abrangentes de acesso a dados.
Resposta correta:
B
Explicação
Explicação: A opção B é a solução correta porque usa governança nativa da AWS, controle de acesso e recursos de auditoria para proteger PII e, ao mesmo tempo, permitir acesso FM controlado a subconjuntos de dados autorizados. O AWS Lake Formation foi projetado especificamente para gerenciar permissões detalhadas para data lakes, incluindo controle de acesso em nível de coluna, que é fundamental ao lidar com dados financeiros e PII confidenciais. As LF-Tags permitem que os administradores de dados definam políticas de controle de acesso escalonáveis e baseadas em atributos. Ao marcar bancos de dados, tabelas e colunas com metadados de unidades de negócios e regiões, a empresa pode impor políticas que garantam que o modelo básico acesse apenas conjuntos de dados aprovados com colunas editadas por PII. Isso elimina o risco de vazamento de dados confidenciais nos fluxos de trabalho de inferência de produção. A autenticação baseada em função do IAM garante que o FM acesse os dados usando credenciais com privilégios mínimos. Isso se integra perfeitamente ao Amazon Bedrock, que oferece suporte à autorização baseada em IAM para acesso entre serviços. O AWS CloudTrail fornece logs de auditoria imutáveis para todas as tentativas de acesso, atendendo aos requisitos regulatórios e de conformidade. A opção A introduz duplicação desnecessária de dados e controlos de governação fracos. A opção C depende de uma lógica de aplicação personalizada, aumentando o risco operacional e a complexidade. A opção D ignora os controles refinados do Lake Formation e depende de URLs pré-assinados, o que reduz a visibilidade e o controle da governança. Portanto, a Opção B atende melhor aos requisitos de segurança, conformidade, escalabilidade e auditabilidade ao integrar o Amazon Bedrock a um data lake governado pela Lake Formation.
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