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DEAデータのセキュリティとガバナンス

ある金融機関がAWS Lake Formationで管理するデータレイク上の顧客データテーブルにAmazon Athenaからアクセスしています。このテーブルには氏名・住所・年収・口座番号・社会保障番号(SSN)の列が含まれます。データアナリストは分析業務のためにテーブルへのアクセスが必要ですが、口座番号とSSNは参照してはいけません。最もシンプルかつ確実にこの要件を実現する方法はどれですか?

A
Lake Formationの列レベルアクセス制御を設定し、アナリスト用IAMロールから口座番号とSSN列へのSELECT権限を除外する
✓ 正解
Lake Formationの列レベルアクセス制御はデータカタログのテーブル定義に対して参照可能な列をIAMロールごとに設定できます。AthenaはクエリときにこのLake Formation権限を自動的に適用するため、アプリケーション側の変更なしに機密列を保護できる最もシンプルな方法です。
B
AWS Glue ETLジョブで機密列を除いたテーブルを別S3プレフィックスに定期生成し、アナリストはそのテーブルのみ参照するよう運用する
Glue ETLでビューテーブルを生成する方法は定期ジョブの運用・元データとの同期遅延・追加ストレージコストが発生します。元テーブルへのアクセス制限も別途必要で管理が複雑になります。Lake Formationの機能で解決できる場合より工数がかかります。
C
Amazon Macieで機密列のデータパターンを自動検出し、検出フィールドに対するS3バケットポリシーを自動的に生成して制限する
Amazon Macieは機密データを自動検出・分類するサービスですが、検出した機密データに対してアクセスポリシーを自動生成する機能はありません。Macieの検出結果をもとに手動でLake FormationやIAMポリシーを設定する必要があります。
D
Amazon S3のバケットポリシーで口座番号とSSNを含む列データのオブジェクトへのアクセスを制限し、列ごとに別オブジェクトとして保存する
S3バケットポリシーはバケット・プレフィックス・オブジェクト単位のアクセス制御は可能ですが、ParquetファイルなどのファイルフォーマットはS3オブジェクト単位で保存されるため特定の列のみを制限することはできません。列レベル制御にはLake Formationが必要です。

解説

AWS Lake Formationはデータカタログに登録されたテーブルに対してデータベース・テーブル・列・行の各レベルで細粒度のアクセス制御を提供します。列レベルの権限設定では特定のIAMロールに対して参照可能な列を許可リスト方式で指定でき、未許可の列はAthenaクエリの結果から自動的に除外されます。このアクセス制御はLake Formation統合サービス(Athena・Redshift Spectrum・Glue等)に自動適用されるためアプリケーション変更が不要で、最もシンプルな実装方法です。 選択肢BのGlue ETLによるビューテーブル生成は、定期ジョブの実行・元データとの同期遅延・追加ストレージコストが生じます。元テーブルへのアクセス制限も別途必要で管理コストが増大します。 選択肢CのAmazon Macieは機密データの検出・分類サービスですが、アクセスポリシーを自動生成する機能はありません。検出結果をもとに手動でポリシーを設定する必要があります。 選択肢DのS3バケットポリシーはオブジェクト単位の制御は可能ですが、Parquetなどのファイルフォーマットではファイルをまたいだ列単位のアクセス制御を実現することはできず、列レベル制御にはLake Formationが必要です。

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