内容领域 4： 数据安全性和监管
任务 4.1： 应用身份验证机制
技能 4.1.1： 更新 VPC 安全组。
技能 4.1.2： 创建和更新 AWS Identity and Access Management (IAM) 组、角色、终端节点和服务。
技能 4.1.3： 创建和轮换凭证来管理密码（例如，AWS Secrets Manager）。
技能 4.1.4： 设置 IAM 角色来进行访问（例如，AWS Lambda、Amazon API Gateway、AWS CLI、AWS CloudFormation）。
技能 4.1.5： 将 IAM 策略应用于角色、终端节点和服务（例如，S3 接入点、AWS PrivateLink）。
技能 4.1.6： 描述托管服务和非托管服务之间的差异。
技能 4.1.7： 为 SageMaker 融通式合作开发工作室使用域、域单位和项目。
任务 4.2： 应用授权机制
技能 4.2.1： 在托管策略不满足需求时创建自定义 IAM 策略。
技能 4.2.2： 存储应用程序和数据库凭证（例如，Secrets Manager、AWS Systems Manager Parameter Store）。
技能 4.2.3： 在数据库中为数据库用户、组和角色提供访问权限和授权（例如，对于 Amazon Redshift）。
技能 4.2.4： 通过 AWS Lake Formation 管理权限（用于 Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Athena 和 Amazon S3）。
技能 4.2.5： 应用能够满足业务需求的授权方法（基于角色、基于标签和基于属性）。
技能 4.2.6： 构建符合最低权限原则的自定义策略。
任务 4.3： 确保对数据进行加密和掩蔽
技能 4.3.1： 根据合规法律或公司策略应用数据掩蔽和匿名化措施。
技能 4.3.2： 使用加密密钥来加密或解密数据（例如，AWS Key Management Service [AWS KMS]）。
技能 4.3.3： 跨 AWS 账户边界配置加密。
技能 4.3.4： 对传输中数据或在传输数据之前启用加密。
任务 4.4： 准备日志用于审计
技能 4.4.1： 使用 AWS CloudTrail 跟踪 API 调用。
技能 4.4.2： 使用 Amazon CloudWatch Logs 存储应用程序日志。
技能 4.4.3： 使用 AWS CloudTrail Lake 进行集中式日志记录查询。
技能 4.4.4： 使用 AWS 服务（例如，Athena、CloudWatch Logs Insights、Amazon OpenSearch Service）分析日志。
技能 4.4.5： 集成各种 AWS 服务来执行日志记录（例如，在具有大量日志数据时集成 Amazon EMR）。
任务 4.5： 了解数据隐私和监管
技能 4.5.1： 授予数据共享权限（例如，Amazon Redshift 数据共享）。
技能 4.5.2： 实施 PII 识别（例如，将 Amazon Macie 与 Lake Formation 一起使用）。
技能 4.5.3： 实施数据隐私策略来防止将数据备份或复制到不允许的 AWS 区域。
技能 4.5.4： 查看账户中发生的配置更改（例如 AWS Config）。
技能 4.5.5： 维护数据主权。
技能 4.5.6： 通过 Amazon SageMaker Catalog 项目管理数据访问权限。
技能 4.5.7： 描述监管数据框架和数据共享模式。
