MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ 問17
ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ／ML・AI ワークロードとエンドポイントの保護学習データや学習済みモデルの成果物を Amazon S3 や EBS ボリュームに保管する際、保管時（at rest）に暗号化し、暗号鍵のアクセス制御と監査も行いたいと考えています。最も適切な方法はどれですか。
当サイトのオリジナル問題（MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの出題範囲「ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aデータは暗号化せず、バケットを非公開にするだけにする
- Bパスワードを ZIP に付けて保存する
- CAWS KMS のキーを用いて S3・EBS を暗号化し、鍵のアクセス制御・監査を行う
- Dデータをクライアントのブラウザに保存する
正解：C
解説
学習データやモデル成果物の保管時暗号化は、AWS KMS のキーを用いて S3（SSE-KMS）や EBS ボリュームを暗号化し、キーポリシーでアクセス制御を行い、CloudTrail で鍵の使用を監査するのが適切です。非公開設定だけでは保管時暗号化にならず、ZIP パスワードやブラウザ保存は要件を満たしません。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。バケットを非公開にするだけでは、保管時の暗号化という要件を満たしません。
- B誤り。ZIP のパスワード保護は、鍵管理・アクセス制御・監査を伴う適切な保管時暗号化ではありません。
- C正しい。KMS で S3・EBS を暗号化し、鍵のアクセス制御と監査を行うのが適切です。
- D誤り。学習データやモデルをクライアントのブラウザに保存するのはセキュリティ上も不適切です。