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
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。
不要な機密情報の送信を防げる。
問題の要件では、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が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
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。
入力以外の経路からの漏えいも管理できる。
問題の要件では、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が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
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。
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。
問題の要件では、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が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
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。
目的外利用と露出範囲が拡大する。
問題の要件では、全てのプロンプトと出力を無期限に共有するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式Amazon Bedrock Guardrails、ログ保護、AIF-C01 Domain 5.1を確認する。期待される結果
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