5.2標準
データサイエンティスト・運用・外部委託が同じ基盤を使う。
閲覧・変更・出力を分離する。
設計として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
AIデータは原本・匿名化・特徴量・モデル・出力ごとに主体と操作を分け、アクセス・出力・権限変更を監査し定期レビューする。
詳細解説
正しい原本・匿名化データ・特徴量・モデル・出力ごとに主体と操作を分ける
必要な範囲だけを許可できる。
必要な範囲だけを許可できる。
問題の要件では、原本・匿名化データ・特徴量・モデル・出力ごとに主体と操作を分け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。
正しいアクセス・エクスポート・権限変更・失敗を監査し、定期レビューと失効を行う
不正利用を追跡できる。
不正利用を追跡できる。
問題の要件では、アクセス・エクスポート・権限変更・失敗を監査し、定期レビューと失効を行うが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤りモデルを作る人には全ての原本と出力の無制限アクセスを付与する
最小権限に反する。
最小権限に反する。
問題の要件では、モデルを作る人には全ての原本と出力の無制限アクセスを付与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。
誤り監査ログが増えるので権限変更を記録しない
権限逸脱を追跡できない。
権限逸脱を追跡できない。
問題の要件では、監査ログが増えるので権限変更を記録しないが解決する範囲と、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AIF-C01 Domain 5.2のデータアクセス、IAM、監査を確認する。期待される結果
モデル開発の利便性と、原本・出力の最小権限を分離できる。理解のポイント
- データアクセス
- 最小権限
- 監査
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
データ層分離
原本・加工・特徴量・モデル・出力を異なるアクセス境界へ分けること。
アクセス監査
閲覧・変更・出力・権限変更の利用記録を確認すること。
問題IDAWS-AIF-507
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