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NEW QUESTION: 1
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보안 팀의 문제를 해결하고 개발자가 새로운 서비스를 시도 할 수있는 솔루션은 무엇입니까?
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B. 다양한 AWS 계정의 사용자, 그룹 및 역할을 포함하는 강력한 자격 증명 및 액세스 관리 모델을 구현하십시오. 이상을 감지하기 위해 중앙 집중식 AWS CloudTrail 로깅이 활성화되어 있는지 확인하십시오. 승인되지 않은 AWS 리소스를 관리하기 위해 AWS Lambda로 자동화를 구축하십시오.
C. 사업부, 환경 및 특정 규제 요구 사항에 따라 다중 계정 전략을 구현합니다. 계정에서 PCI 호환 서비스 만 사용하도록 승인되었는지 확인하십시오. IAM 정책을 구축하여 통제를위한 PCI 호환 서비스에만 액세스 할 수 있습니다.
D. 강력한 보안 제어를 위해 회사에 하나의 AWS 계정을 만듭니다. 회사 확장 성 요구 사항을 충족시키기 위해 모든 서비스 제한이 높아 졌는지 확인하십시오. 온-프레미스 ID 저장소로 SAML 페더레이션을 구현하고 계정에 승인 된 서비스만 사용되도록 합니다.
Answer: C

NEW QUESTION: 2

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Answer: B,D,F

NEW QUESTION: 3
An organization has adopted a practice of regular staff rotation to minimize the risk of fraud and encourage crosstraining. Which type of authorization policy would BEST address this practice?
A. Discretionary
B. Multilevel
C. Role-based
D. Attribute-based
Answer: C
Explanation:
A role-based policy will associate data access with the role performed by an individual, thus restricting access to data required to perform the individual's tasks. Multilevel policies are based on classifications and clearances. Discretionary policies leave access decisions up to information resource managers.

NEW QUESTION: 4
A city wants to monitor its air quality to address the consequences of air pollution. A Machine Learning Specialist needs to forecast the air quality in parts per million of contaminates for the next 2 days in the city. As this is a prototype, only daily data from the last year is available.
Which model is MOST likely to provide the best results in Amazon SageMaker?
A. Use the Amazon SageMaker k-Nearest-Neighbors (kNN) algorithm on the single time series consisting of the full year of data with a predictor_type of regressor.
B. Use the Amazon SageMaker Linear Learner algorithm on the single time series consisting of the full year of data with a predictor_type of regressor.
C. Use Amazon SageMaker Random Cut Forest (RCF) on the single time series consisting of the full year of data.
D. Use the Amazon SageMaker Linear Learner algorithm on the single time series consisting of the full year of data with a predictor_type of classifier.
Answer: B
Explanation:
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-model-to-predict-the-impact-of-weather- on-urban-air-quality-using-amazon-sagemaker/?ref=Welcome.AI

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