5.1標準
個人データを含む文書を埋め込み索引へ登録する。
ベクトルからの漏洩を抑える。
設計として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
埋め込みも個人情報や機密を推測できる派生データになり得る。原文・ベクトル・メタデータ・バックアップを最小化・暗号化・認可・保持削除で管理する。
詳細解説
誤りベクトルは文章でないため個人情報になり得ない
推論や再識別の可能性がある。
誤り原文を削除してもベクトルとキャッシュは無期限に残す
派生コピーが残る。
正しい登録前の目的・最小化・マスキング・認可を確認し、原文とベクトルのアクセスを分離する
露出範囲を減らせる。
正しいベクトル・原文・メタデータ・バックアップの保持・削除・暗号化・監査を管理する
派生データを含めて保護できる。
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AIF-C01 Domain 3.1・5.1の埋め込み、派生データ、プライバシーを確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
ベクトルを原文とは別の派生データとして扱い、削除とアクセスを一貫管理できる。
理解のポイント
- 埋め込み
- 派生データ
- 再識別
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
埋め込みプライバシー
ベクトル表現から個人や機密の情報が推測されるリスク。
派生データ削除
原文から作られた索引・特徴量・キャッシュなども削除すること。
問題IDAWS-AIF-513
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