Q25 — AWS SAA-C03 第11章

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Q725.一家公司正在使用 AWS Lake Formation 在 AWS 上构建数据分析平台.该平台将从不同来源（例如 Amazon S3 和 Amazon RDS）获取数据.该公司需要一个安全的解决方案来防止访问包含敏感信息的部分数据.哪种解决方案能够以最少的运营开销满足这些要求?

• A. 创建一个 IAM 角色，其中包含访问 Lake Formation 表的权限.
• B. 创建数据过滤器以实现行级安全性和单元级安全性. ✓
• C. 创建一个 AWS Lambda 函数，在 Lake Formation 提取数据之前删除敏感信息.
• D. 创建一个 AWS Lambda 函数，定期查询并从 Lake Formation 表中删除敏感信息.

正确答案: B. 创建数据过滤器以实现行级安全性和单元级安全性.

解析

为了以最小的操作开销满足阻止访问包含敏感信息的部分数据的要求，最合适的解决方案是:B. 创建数据过滤器以实现行级安全性和单元级安全性.选项 B 创建数据过滤器来实现行级安全性和单元级安全性，是建议的解决方案，可以以最小的操作开销防止访问敏感信息:- 数据过滤器:在 AWS Lake Formation 中，您可以创建数据过滤器以在行和单元格级别实施细粒度的访问控制.数据过滤器允许您定义条件，根据数据中的值限制对特定行或单元格的访问.通过利用数据过滤器，您可以强制执行访问控制，以防止对包含敏感信息的数据部分进行未经授权的访问.这种方法允许您直接在 AWS Lake Formation 中定义和管理访问控制，无需额外的基础设施或数据处理步骤.选项 A 创建包含访问 Lake Formation 表的权限的 IAM 角色，但不提供阻止访问数据特定部分所需的粒度. IAM 角色控制更高级别的访问，例如表级或数据库级权限，而不是行或单元格级权限.选项 C 创建一个 AWS Lambda 函数，在 Lake Formation 摄取数据之前删除敏感信息，这会带来额外的复杂性和运营开销.它需要开发和维护自定义 Lambda 函数来预处理数据并删除敏感信息.这种方法还可能引入延迟和潜在的数据完整性问题.选项 D 创建一个 AWS Lambda 函数来定期查询并从 Lake Formation 表中删除敏感信息，这并不是一个有效的解决方案.它需要持续监控和处理数据以识别和删除敏感信息.它还引入了额外的复杂性和潜在的性能影响.因此，以最少的运营开销满足需求的方案是B:创建数据过滤器，实现行级安全和单元级安全.该解决方案允许您直接在 AWS Lake Formation 中定义细粒度的访问控制，确保只有授权用户才能访问数据的敏感部分.