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18
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ML アプリが外部データベースや外部サービスへ接続するために使う認証情報（パスワードや API キー）を、コードや設定ファイルに直書きせず、安全に保管して取得・ローテーションしたいと考えています。最も適したサービスはどれですか。
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認証情報をソースコードにハードコードして Git で管理する
- B認証情報を平文の環境変数にそのまま置く
- C認証情報をエンドポイントの名前に含めて管理する
- DAWS Secrets Manager に保管し、必要時に取得して自動ローテーションを設定する
正解：D
解説
外部接続の認証情報は、AWS Secrets Manager に保管して必要時に取得し、自動ローテーションやアクセス制御を適用するのが適切です。コードへのハードコードや平文の環境変数、エンドポイント名への埋め込みは漏えいリスクが高く、安全な認証情報管理のベストプラクティスに反します。
選択肢ごとの解説
- A誤り。ソースコードへのハードコードはリポジトリ経由で漏えいする危険が高く、不適切です。
- B誤り。平文の環境変数への直置きは漏えいリスクがあり、ローテーションやアクセス制御も行えません。
- C誤り。エンドポイント名に認証情報を含めるのは露出リスクが高く、適切な管理方法ではありません。
- D正しい。Secrets Manager に保管し、取得・自動ローテーション・アクセス制御を行うのが適切です。