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DEAデータのセキュリティとガバナンス

ある小売企業は、Amazon Redshiftに顧客の購買履歴テーブル(customer_purchases)を持ち、その中にはクレジットカード番号(card_number列)が格納されています。 データアナリストチームは購買傾向の分析のためこのテーブルを参照する必要がありますが、card_number列の実際の値を見せてはいけません。一方、決済処理チームは業務上の理由から完全な番号へのアクセスが必要です。 同一テーブルのスキーマを変更せず、ロールに応じてcard_number列の表示を制御する最も適切な方法はどれですか?

A
card_number列を除いたビュー(VIEW)を作成し、アナリストチームにはビューのSELECT権限のみを付与する
ビュー方式も機能しますが、元テーブルへのアクセスを別途遮断する追加設定が必要で管理が複雑になります。
B
Amazon Redshiftの動的データマスキング(Dynamic Data Masking)ポリシーをcard_number列に設定し、アナリストロールにはマスクされた値を返すポリシーを適用する
✓ 正解
Amazon RedshiftのDynamic Data Masking(DDM)は、同一列に対してロールごとに異なるデータ表現を返す機能です。アナリストはクエリを実行できますが実際のカード番号は見えず、決済チームは完全な値を参照できます。テーブル構造を変更せずロールベースで柔軟に制御できます。
C
Amazon Redshiftの列レベルセキュリティ(Column-Level Security)を使用してアナリストチームのロールからcard_number列へのSELECT権限を取り消す
Column-Level Securityはアクセス自体を拒否するためクエリがエラーになり、分析業務を妨げます。
D
AWS Lake Formationの列レベルアクセス許可を設定してアナリストチームがRedshiftのcard_number列を参照できないよう制限する
AWS Lake FormationはRedshiftの列レベル権限をDDMのように制御する機能を持たず、このユースケースには対応しません。

解説

Amazon RedshiftのDynamic Data Masking(DDM)は、同一列に対してロールごとに異なるデータ表現を返す機能です。アナリストはクエリを実行できますが実際のカード番号は見えず、決済チームは完全な値を参照できます。テーブル構造を変更せずロールベースで柔軟に制御できます。 選択肢Aのビュー方式も機能しますが、元テーブルへのアクセスを別途遮断する追加設定が必要で管理が複雑になります。 選択肢CのColumn-Level Securityはアクセス自体を拒否するためクエリがエラーになり、分析業務を妨げます。 選択肢DのAWS Lake FormationはRedshiftの列レベル権限をDDMのように制御する機能を持たず、このユースケースには対応しません。

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