5.1標準
生成AIへ顧客の自由記述を送る。
個人情報と秘密情報をモデル入力・ログ・出力から保護する。
対策として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
機密データは入力前の分類・マスキング・拒否で最小化し、ログと出力にも保持・権限・削除の制御を適用する。
詳細解説
誤りモデルが機密情報を返さないと仮定し入力制御を省略する
生成モデルは入力の秘密を意図せず再出力する可能性がある。
誤り全てのプロンプトと出力を無期限に共有する
目的外利用と露出範囲が拡大する。
正しい入力を分類し、マスキング・拒否・許可リストでモデルへ渡すデータを制限する
不要な機密情報の送信を防げる。
正しいログと出力にも保持期間、アクセス権、検出・削除ルールを適用する
入力以外の経路からの漏えいも管理できる。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式Amazon Bedrock Guardrails、ログ保護、AIF-C01 Domain 5.1を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
入力、ログ、出力を一つのデータライフサイクルとして保護できる。
理解のポイント
- データ分類
- マスキング
- ログ保護
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
データ分類
公開、内部、個人情報、機密など用途と保護レベルでデータを分けること。
Guardrail
有害内容、機密情報、禁止トピックなどを検出・遮断・制御する仕組み。
問題IDAWS-AIF-209
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
誤り・権利侵害を報告