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
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。
露出範囲を減らせる。
問題の要件では、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。
派生データを含めて保護できる。
問題の要件では、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。
推論や再識別の可能性がある。
問題の要件では、ベクトルは文章でないため個人情報になり得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。
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。
派生コピーが残る。
問題の要件では、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 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。期待される結果
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