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NEW QUESTION: 1
セキュリティエンジニアがAmazon ECSで実行されているアプリケーションに脆弱性を発見しました。 この脆弱性により、攻撃者は悪意のあるコードをインストールできました。 コードを分析すると、ランダムな時間間隔でポート5353のデータがバッチで抽出されていることがわかります。
コンテナのコードにパッチが適用されている間に、エンジニアはどのようにして侵害されたすべてのホストを迅速に識別し、ポート5353でのデータの出力を停止できますか？
A. VPC Flow LogsでAmazon CloudWatchカスタムメトリックスを作成し、ポート上の出力トラフィックを識別します
5353. NACLを更新して、ポート5353アウトバウンドをブロックします。
B. AWS Shield AdvancedとAWS WAFを有効にします。 ポート5353の出力トラフィック用にAWS WAFカスタムフィルターを設定する
C. Amazon Athenaを使用してAmazon S3のAWS CloudTrailログをクエリし、ポート上のトラフィックを探します
5353.セキュリティグループを更新して、ポート5353の送信をブロックします。
D. Amazon ECSでAmazon Inspectorを有効にし、ポート5353が開いているコンテナーを評価するカスタム評価を構成します。 NACLを更新して、ポート5353アウトバウンドをブロックします。
Answer: A
NEW QUESTION: 2
You have a source table that contains fifty columns. You need to place business rules on thirty of the columns to check the format of the source data and filter the valid and invalid records. You also want to analyze the column values that fail. What is the recommended method you should use?
A. Use a Case transform to create two conditions that filter the invalid records
B. Use two Query transforms with different WHERE clauses to filter the invalid records
C. Use a Validation transform and enable validation rules on the required columns
D. Use a Map_Operation transform to map valid and invalid data rules
Answer: C
NEW QUESTION: 3
金融サービス会社は、クレジットカードサービスパートナーから定期的なデータフィードを受信します。約5000のレコードが15分ごとにプレーンテキストで送信され、HTTPS経由でサーバー側の暗号化を使用してAmazon S3バケットに直接送信されますこのフィードには機密のクレジットカードのプライマリアカウント番号（ PAN）データ会社は、追加の内部処理のために別のS3バケットにデータを送信する前に、PANを自動的にマスクする必要があります。会社は、特定のフィールドを削除してマージし、レコードをJSON形式に変換する必要もあります。追加のフィードが追加される可能性があります。将来的には、設計を簡単に拡張できる必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか。
A. ファイル配信時にAWS Lambda関数をトリガーして各レコードを抽出し、Amazon SQSキューに書き込みます新しいメッセージがSQSキューに到着したときに別のLambda関数をトリガーしてレコードを処理し、結果をAmazonの一時的な場所に書き込みますS3 SQSキューが空になったら最後のLambda関数をトリガーして、レコードをJSON形式に変換し、内部処理のために結果を別のS3バケットに送信しますn
B. データフィード形式に基づいてAWS Glueクローラーとカスタム分類子を作成し、テーブル定義を作成して、ファイル配信時にAWS Lambda関数をトリガーしてAWS Glue ETLジョブを開始し、処理に従ってレコード全体を変換します。変換要件出力形式をJSONとして定義します。完了したら、ETLジョブが内部処理のために別のS3バケットに結果を送信します。
C. データフィード形式に基づいてAWS Glueクローラーとカスタム分類子を作成し、一致するテーブル定義を作成しますファイル配信でAmazon Athenaクエリを実行してAmazon EMR ETLジョブを開始し、処理に従ってレコード全体を変換します。変換要件出力形式をJSONとして定義します。完了したら、結果を別のS3バケットに送信して内部処理を行い、EMRクラスターをスケールダウンします。
D. 各レコードを抽出してAmazon SQSキューに書き込むファイル配信時にAWS Lambda関数をトリガーします。SQSキューにメッセージが含まれている場合に、単一のインスタンスに自動的にスケーリングするようにAWS Fargateコンテナーアプリケーションを構成しますアプリケーションで各レコードを処理し、レコードをJSON形式に変換するキューが空の場合、内部処理のために結果を別のS3バケットに送信し、AWS Fargateインスタンスをスケールダウンします
Answer: B
NEW QUESTION: 4
An application contains cases which transition through different statuses through their life cycle which typically lasts 3 months.
A. Configure an activity to generate the data in the clipboard and report using a custom section.
B. Design a reporting strategy to display the number of cases by status at the end of each month for a 12-month period.
C. Configure a Declare index to record case data to separate table.
D. Configure a summary report that leverages sub reports for each month.
Answer: A