SCS検出
ある医療機関では、Amazon S3 に保存された患者データの中に、自社固有のフォーマット（例：「PT-」で始まる8桁の患者 ID）を含むオブジェクトを自動検出し、コンプライアンスレポートを生成する必要があります。Amazon Macie の組み込みマネージドデータ識別子ではこのフォーマットを検出できません。この要件を最小の運用負荷で満たす方法はどれですか？
AS3 イベント通知で Lambda 関数をトリガーし、各オブジェクトをダウンロードして正規表現でパターンマッチングを実行し、検出結果を Amazon DynamoDB テーブルに記録する
Lambda で独自スキャンを実装する方法は技術的に可能だが、スケーリング設計・エラーハンドリング・コスト管理が必要で運用負荷が高く、Macie の自動化機能に比べて効率が劣る。
BAmazon Macie でカスタムデータ識別子を作成し、患者 ID パターンの正規表現と除外キーワードを設定したうえで検出ジョブを実行し、検出結果を Security Hub に送信する
✓ 正解
Macie のカスタムデータ識別子は、正規表現・最大マッチ距離・除外キーワードの組み合わせで独自フォーマットを高精度に検出でき、Security Hub 連携によりコンプライアンスレポートの一元管理も実現できる。
CAmazon Comprehend のカスタムエンティティ認識モデルをトレーニングし、S3 バッチ操作でオブジェクトを処理して患者 ID エンティティを抽出し、検出結果を S3 レポートに出力する
Amazon Comprehend のカスタムエンティティ認識は機械学習ベースの NLP 向けサービスであり、構造化された固定フォーマットの患者 ID 検出には不向きで、モデルのトレーニングコストも発生する。
DAWS Glue カスタム分類器に患者 ID の正規表現を定義し、Glue クローラーで S3 バケットをスキャンしてデータカタログにメタデータとして分類結果を登録する
AWS Glue はデータカタログと ETL パイプラインのサービスであり、機密データの検出やコンプライアンスレポート生成に特化した機能を持たないため、この要件には不適切。
解説
Amazon Macie のカスタムデータ識別子は、組み込みのマネージドデータ識別子では検出できない独自フォーマットの機密データを定義するための機能です。正規表現パターン・最大マッチ距離・除外キーワードを組み合わせることで、偽陽性を抑えながら高精度な検出が可能です。検出ジョブの結果は Amazon Security Hub に自動送信でき、コンプライアンスレポートとして一元管理できます。この一連の機能がすべて Macie 内で完結するため、最小の運用負荷を実現できます。
選択肢AのAWS Lambda は独自パターンマッチングを実装できるが、スケーリング設計・エラーハンドリング・コスト管理が必要で運用負荷が高く、最小運用負荷の要件を満たさない。
選択肢CのAmazon Comprehend はNLP によるエンティティ抽出サービスだが、構造化された固定フォーマットの患者 ID 検出には不向きで、カスタムモデルのトレーニングコストも高い。
選択肢DのAWS Glue はデータ統合・ETL サービスであり、Macie のような機密データ検出やコンプライアンスレポート生成の専用機能を持たない。
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