최신 Professional-Cloud-Security-Engineer日本語 무료덤프 - Google Cloud Certified - Professional Cloud Security Engineer Exam (Professional-Cloud-Security-Engineer日本語版)

A. 位置情報アクセス制御

B. Google クラウド アーマー

C. アクセス制御リスト

D. シールドされた VM インスタンス

E. 組織ポリシー サービスの制約

A. サービス境界を使用し、許可された送信元 IP アドレスを条件としてアクセス レベルを作成します。

B. リソース サービスの使用を制限する組織ポリシー制約をクラウド データ損失防止 (DLP) とともに使用します。

C. Cloud Data Loss Prevention (DLP) とともに、許可される Google Cloud API とサービスを制限する組織ポリシー制約を使用します。

D. グローバル HTTPS ロードバランサで承認された IP アドレスの許可リストを定義する Google Cloud Armor セキュリティ ポリシーを使用します。

A. Google Authenticator アプリケーション

B. Google プロンプト

C. テキスト メッセージまたは電話番号

D. セキュリティキー

A. 「all-apis」の API バンドルを使用して、Private Service Connect エンドポイントの IP アドレスを設定します。これは、クラウド相互接続接続を介したルートとしてアドバタイズされます。

B. 制限付きの googleapis.com を使用して、Cloud Interconnect 接続を介してルートとしてアドバタイズされる、Google Cloud 内からのみルーティング可能な一連の IP アドレスを使用して Google API にアクセスします。

C. private.googleapis.com を使用して、Google Cloud 内からのみルーティング可能な一連の IP アドレスを使用して Google API にアクセスします。これらの IP アドレスは、接続を介してルートとしてアドバタイズされます。

D. 地域のサブネットとグローバル動的ルーティング モードで限定公開の Google アクセスを有効にします。

A. 1. バッチ ジョブを調整するための一般サービス アカウント「g-sa」を作成します。
* 2. バッチ ジョブごとに 1 つのサービス アカウントを作成します。Mb-sa-[1-5]」と指定し、個々のバッチ ジョブの実行に必要なアクセス許可のみをサービス アカウントに付与します。
* 3. g-sa にサービス アカウント トークン作成者のロールを付与します。 g-sa を使用して、b-sa-[1-5] の有効期間の短いアクセス トークンを取得し、b-sa-[ の権限でバッチ ジョブを実行します。 1-5]。

B. 1. バッチ ジョブを実行するための一般サービス アカウント **g-sa" を作成します。
※2 g-saにバッチジョブの実行に必要な権限を付与します。
* 3. g-saに付与された権限でバッチジョブを実行します。

C. * 1. バッチ ジョブを調整するための一般サービス アカウント「g-sa」を作成します。
* 2 バッチ ジョブごとに 1 つのサービス アカウントを作成します 'b-sa-[1-5)\ 個々のバッチ ジョブの実行に必要なアクセス許可のみをサービス アカウントに付与し、これらのサービス アカウントごとにサービス アカウント キーを生成します
* 3. サービス アカウント キーを Secret Manager に保存します。g-sa に Secret Manager へのアクセスを許可し、b-sa-[1-5] の権限でバッチ ジョブを実行します。

D. 1. Workload Identity プールを作成し、バッチ ジョブごとに Workload Identity プール プロバイダーを構成します。
*2 プロバイダーで構成されている各 ID に Workload Identity ユーザー ロールを割り当てます。
* 3. バッチ ジョブ Mb-sa-[1-5]" ごとに 1 つのサービス アカウントを作成し、個々のバッチ ジョブの実行に必要なアクセス許可のみをサービス アカウントに付与します。
*4 各プロバイダーの認証情報設定ファイルを生成します。これらのファイルを使用して、b-sa-[1-5] の権限でバッチ ジョブを実行します。

A. CPU 使用率指標を使用して、Stackdriver でアラート ポリシーを作成します。CPU 使用率がこの 80% を超えたときに通知されるように、しきい値を 80% に設定します。

B. スクリプトのすべての実行を Stackdriver Logging に記録します。BigQuery をログ シンクとして構成し、BigQuery のスケジュールされたクエリを作成して、特定の時間枠での実行回数をカウントします。

C. スクリプトのすべての実行を Stackdriver Logging に記録します。ログの Stackdriver Logging でユーザー定義の指標を作成し、指標を表示する Stackdriver ダッシュボードを作成します。

D. プロセスの正常性条件を使用して Stackdriver でアラート ポリシーを作成し、スクリプトの実行回数が目的のしきい値を下回っていることを確認します。通知を有効にします。

A. GKE に Jenkins をデプロイし、CI/CD パイプラインを構成してコンテナを Container Registry にデプロイします。コンテナーをクラスターにデプロイする前に、コンテナー イメージを検証するステップを追加します。

B. CI/CD パイプラインで、脆弱性が見つからない場合は、コンテナー イメージに証明書を追加します。Binary Authorization ポリシーを使用して、クラスター内の構成証明のないコンテナーのデプロイをブロックします。

C. Google Cloud のオペレーション スイートのログ イベントによってトリガーされる Cloud Function を使用して、Container Registry のコンテナ イメージを自動的にスキャンします。

D. Cloud Source Repositories リポジトリ内のコンテナ テンプレートへの変更をモニタリングする Cloud Build パイプラインを作成します。ビルドの続行を許可する前に、Container Analysis の結果を分析するステップを追加します。

E. Compute Engine インスタンスで cron ジョブを使用して、既知の脆弱性について既存のリポジトリをスキャンし、準拠していないコンテナ イメージが見つかった場合にアラートを生成します。

A. 強力なパスワード設定で Cloud Identity パスワード ポリシーを作成し、Google 管理コンソールでセキュリティ キーを使用して 2 段階認証プロセスを構成します。

B. 強力なパスワード設定で Cloud Identity パスワード ポリシーを作成し、Google 管理コンソールでテキスト メッセージまたは電話による確認コードを使用して 2 段階認証プロセスを構成します。

C. 強力なパスワード設定で Active Directory ドメイン パスワード ポリシーを作成し、Google 管理コンソールでセキュリティ キーを使用して SSO (シングル サインオン) 後の 2 段階認証プロセスを構成します。

D. 強力なパスワード設定を使用して Active Directory ドメイン パスワード ポリシーを作成し、Google 管理コンソールでテキスト メッセージまたは電話による確認コードを使用して、SSO (シングル サインオン) 後の 2 段階認証プロセスを構成します。

A. 組織レベルで、constraints/compute.skipDefaultNetworkCreation 組織ポリシーの制約を有効にします。

B. cron ジョブを作成して、毎日の Cloud Function をトリガーし、各プロジェクトのすべてのデフォルト ネットワークを自動的に削除します。

C. 組織レベルで 1AM 所有者の役割をユーザーに付与します。プロジェクトの周りに、compute.googleapis.com API を制限する VPC Service Controls 境界を作成します。

D. デフォルト ネットワークの作成をスキップするために、ユーザーがデプロイできる事前定義された一連のインフラストラクチャ テンプレートで CI/CD パイプラインを使用することのみをユーザーに許可します。

A. 組織ポリシー サービスを使用して、組織レベルで compute.trustedimageProjects 制約を作成します。許可操作で、信頼できるプロジェクトをホワイトリストとしてリストします。

B. 組織ポリシー サービスを使用して、組織レベルで compute.trustedimageProjects 制約を作成します。信頼できるプロジェクトを拒否操作の例外としてリストします。

C. Resource Manager で、信頼済みプロジェクトのプロジェクト パーミッションを編集します。Compute Image User というロールを持つメンバーとして組織を追加します。

D. Resource Manager で、組織のアクセス許可を編集します。役割を持つメンバーとしてプロジェクト ID を追加します: Compute Image User。

A. IP フォワーディング

B. IAM ネットワーク ユーザー ロール

C. プライベート Google アクセス

D. パブリック IP

E. 静的ルート

A. 1. BigQuery で、関連するデータセットを選択します。
2. App Engine のデフォルト サービス アカウントが、データセットに書き込むことができる唯一のアカウントであることを確認します。

B. 1. StackDriver Logging を使用して、BigQuery 挿入ジョブをフィルタリングします。
2. 認証フィールドで、App Engine のデフォルト サービス アカウントと一致する電子メール アドレスをクリックします。
3. [一致するエントリを表示] をクリックします。
4.結果のリストが空であることを確認します。

C. 1. プロジェクトの IAM セクションに移動します。
2. App Engine のデフォルト サービス アカウントが、BigQuery に書き込むことができるロールを持つ唯一のアカウントであることを確認します。

D. 1. StackDriver Logging を使用して、BigQuery 挿入ジョブをフィルタリングします。
2. 認証フィールドで、App Engine のデフォルト サービス アカウントと一致する電子メール アドレスをクリックします。
3. [一致するエントリを非表示] をクリックします。
4.結果のリストが空であることを確認します。

A. Cloud Interconnect 経由で永続ディスクを使用する Compute Engine 仮想マシン

B. Cloud Interconnect 経由でスケジュールされたタスクと gsutil を使用する Cloud Storage

C. Cloud VPN を介して継続的に更新されるデータ パイプライン ジョブを使用する BigQuery

D. Cloud VPN 経由で定期的にスケジュールされたバッチ アップロード ジョブを使用する Cloud Datastore

A. シークレット マネージャー

B. Compute Engine のゲスト属性

C. Compute Engine カスタム メタデータ

D. クラウド鍵管理サービス

A. ゲスト OS の最新の更新プログラムとセキュリティ パッチを管理します。

B. XSS および SQLi 攻撃に対する防御

C. すべての保存データを暗号化する

D. VPC フロー ログの設定とモニタリング

A. 0 0 0 0/0 からのすべての接続を拒否するように組織で構成された階層型ファイアウォール ポリシーを作成します。

B. Virtual Private Cloud (VPC) ごとに、優先度 0 の 0 0 0 0/0 からのトラフィックを拒否するファイアウォール ルールを作成します。

C. 内部 IP 範囲からの接続のみを許可するように組織で構成された階層型ファイアウォール ポリシーを作成します。

D. 0 0 0 0/0 からのトラフィックを拒否する Google Cloud Armor セキュリティ ポリシーを作成します。

A. オンプレミスのホストとインターネット経由の VPC の間に VPC ピアリングを設定します。

B. すべてのアプリケーションにクラウド キー管理を使用してデータを暗号化することを義務付けるセキュリティ ポリシーを適用します。サービス (KMS) キーをネットワーク経由で送信する前に。

C. プライベート Google アクセスが有効になっている VPC への専用相互接続またはパートナー相互接続を介して、すべてのオンプレミス トラフィックを Google Cloud にルーティングします。

D. プライベート Google アクセスが有効になっている VPC への IPsec VPN トンネルを介して、すべてのオンプレミス トラフィックを Google Cloud にルーティングします。

A. BigQuery サービスのデータ アクセス ログを構成し、セキュリティ オペレーターにプロジェクト閲覧者のロールを付与します。

B. 「地域」列に基づいて行ベースのアクセス制御を設定し、データ エンジニア向けに米国のレコードをフィルターします。

C. キュレートされたテーブルを別のデータセットに作成し、ロール role/bigquery.dataViewer を割り当てます。

D. ビジネス ユーザーのニーズに基づいて CSV データ ファイルを生成し、そのデータを電子メール アドレスに送信します。

A. ログ エクスプローラーを使用して、ユーザー アクティビティを検索します。

B. Security Health Analytics を使用して、ユーザー アクティビティを判断します。

C. Cloud Monitoring コンソールを使用して、監査ログをユーザー別にフィルタリングします。

D. Cloud Data Loss Prevention API を使用して、Cloud Storage のログをクエリします。