MLAMLソリューションの監視、メンテナンス、セキュリティ
大企業のMLプラットフォームチームが、HIPAA(米国の医療情報保護法)準拠のためにSageMakerへの全APIアクティビティの監査証跡を維持しつつ、認証情報の不正使用や異常なAPIアクセスパターンを自動検出する必要があります。最小限の運用負荷でこれらの要件を同時に満たすAWSサービスの組み合わせとして最も適切なものはどれですか?
AAmazon CloudWatch LogsへのSageMaker APIログ収集と、担当者による定期的な手動ログレビュー
CloudWatch Logsへのログ収集と定期的な手動レビューは、異常検出の自動化がなく、継続的な監視体制に対応しません。手作業では対応に遅延が発生します。
BAWS CloudTrailでSageMaker APIコールの監査ログをS3に記録し、Amazon GuardDutyでCloudTrailログを分析して異常なAPIアクセスパターンや認証情報の不正使用を自動検出する
✓ 正解
CloudTrailはSageMaker APIコールをS3に記録し、コンプライアンス要件を満たす不変の監査証跡を提供します。GuardDutyは機械学習でAPIアクティビティの異常パターンと認証情報不正使用を自動検出します。
CSageMaker Model MonitorとAWS ConfigによるSageMakerリソース設定変更の追跡
SageMaker Model Monitorはモデルデータドリフトや品質モニタリングに特化しており、APIレベルのセキュリティ監査や異常なAPI利用パターンの検出には向きません。
DAmazon MacieによるS3上の機密データ自動検出とAWS WAF(ウェブアプリケーションファイアウォール)によるSageMaker APIエンドポイントの保護
MacieはS3上の機密データ検出に特化し、SageMaker APIのセキュリティ監視には向きません。WAFはAPI Gatewayの保護に使われますがGuardDutyの代替にはなりません。
解説
AWS CloudTrailはSageMaker APIコールを含むすべてのAWS APIアクティビティ(誰が・いつ・どのAPIを呼び出したか)をS3に記録し、HIPAA等のコンプライアンス要件を満たす不変の監査証跡を提供します。Amazon GuardDutyは機械学習を活用してCloudTrailのAPIアクティビティを継続的に分析し、異常なAPIコールパターン・IAM認証情報の不正使用・内部脅威などを自動検出してアラートを発します。
選択肢AはCloudWatch Logsへのログ収集のみで担当者による手動レビューが必要なため、自動検出の要件を満たさず運用負荷も高くなります。
選択肢CのSageMaker Model Monitorはモデルのデータドリフトやパフォーマンスモニタリングのためのサービスで、AWS ConfigはAWSリソースの設定変更追跡に特化しており、APIアクティビティの監査証跡や不正アクセスの自動検出には対応していません。
選択肢DのMacieはS3上の機密データ自動検出に特化したサービスであり、WAFはウェブアプリケーションへのHTTPリクエストを保護するもので、SageMaker APIの監査証跡・異常検出という要件を満たしません。
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