AIPAIの安全性、セキュリティ、ガバナンス
製薬会社がAmazon Bedrockのカスタムモデルファインチューニングに独自の創薬研究データを使用することを計画している。社内の情報セキュリティポリシーと規制要件として以下がある：
・トレーニングデータは企業管理の暗号化キー（CMK）で暗号化すること
・ファインチューニングで生成されるカスタムモデルウェイトも同一CMKで暗号化すること
・暗号化キーの使用履歴を監査可能にすること
・キーへのアクセス権限を最小限のIAMエンティティに限定すること
すべての要件を満たす最適な構成はどれか。
AAWS Secrets Managerで対称暗号化キーを管理し、Bedrockカスタムモデル作成時にSecrets Manager ARNを参照して暗号化を適用する
Secrets Managerは接続文字列やAPIキーなどの小さなシークレット値を管理するサービスであり、S3のSSE-KMSやBedrockの出力モデルウェイト暗号化キーとして直接参照することはできない。CMK要件を満たす暗号化インフラとして機能しない。
BS3にSSE-S3（Amazonが管理するキー）でトレーニングデータを保存し、Bedrockカスタムモデルはデフォルトの暗号化設定を使用する
SSE-S3はAWSが管理するキーを使用するためCMK（顧客管理キー）の要件を満たさない。キーの使用履歴監査やIAMエンティティへのアクセス制限も実現できないため、4つの要件をいずれも完全には満たすことができない。
CAWS KMSでCMKを作成し、S3のSSE-KMSとBedrockカスタムモデルジョブの出力暗号化に同一CMKを指定し、CloudTrailでKMSイベントを記録してキーポリシーで最小権限のIAMプリンシパルを設定する
✓ 正解
S3のSSE-KMSとBedrockのcustomModelKmsKeyIdパラメータの両方でCMKを指定でき、トレーニングデータとモデルウェイトを同一CMKで暗号化できる。CloudTrailによるKMS APIイベントの自動記録とキーポリシーによる最小権限設定も実現可能で、4つの要件をすべて満たす。
DS3クライアントサイド暗号化でトレーニングデータを暗号化してアップロードし、Bedrockがデータを読み取れるよう復号処理用のLambda関数を経由させる
S3にクライアントサイドで暗号化したデータをアップロードした場合、BedrockサービスがS3から直接暗号化データを読み取れないため、ファインチューニングジョブが正常に動作しない。Lambda経由の復号処理はBedrockカスタマイズジョブとの統合方式として非対応である。
解説
AWS KMSの顧客管理キー（CMK）はAmazon Bedrockのカスタムモデルファインチューニングと統合されており、すべての要件を満たす。
①トレーニングデータの暗号化：S3バケットにSSE-KMS（CMKを使用）を設定することで、Bedrockがデータを読み込む際もCMKで保護される。
②カスタムモデルウェイトの暗号化：Bedrock `CreateModelCustomizationJob` APIの `customModelKmsKeyId` パラメータに同じCMK ARNを指定することで、出力モデルウェイトをCMKで暗号化できる。
③キー使用履歴の監査：CloudTrailはKMS APIイベント（`kms:Decrypt`・`kms:GenerateDataKey` など）を自動的に記録し、誰がいつどのキーを使用したかを追跡できる。
④最小権限：KMSキーポリシーでBedrockサービスロールと承認済みIAMエンティティのみにキー使用を限定できる。
選択肢AのSecrets Managerは接続情報やAPIキーなどの小さなシークレット管理向けであり、S3やBedrockのサーバーサイド暗号化キーとしては使用できない。
選択肢BのSSE-S3はAWSが管理するキーを使用するためCMK要件を満たさず、監査可能性も低い。
選択肢DのクライアントサイドS3暗号化は、Bedrockサービスがデータを直接読み取れないため、ファインチューニングジョブが動作しない。
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