3AI の安全性・セキュリティ・ガバナンス

• 3.1入出力のセーフティ制御

  有害な入力・出力から守る多層防御を学びます。Bedrock Guardrails による入出力フィルタ、毒性/モデレーション、ハルシネーション低減（Knowledge Base 根拠付け・JSON Schema）、プロンプトインジェクション／ジェイルブレイク検出を扱います。

• 3.2データセキュリティとプライバシーの制御

  FM デプロイのデータ保護を学びます。VPC エンドポイント／IAM／Lake Formation による隔離・アクセス制御、Comprehend／Macie による PII 検出、データマスキング/匿名化、S3 ライフサイクル による保持を扱います。

• 3.3AI ガバナンスとコンプライアンスの仕組み

  規制順守と説明可能性を支えるガバナンスを学びます。SageMaker モデルカード、Glue によるデータリネージ/データカタログ、CloudTrail 監査、継続監視（誤用・ドリフト・ポリシー違反・バイアスドリフト）を扱います。

• 3.4責任ある AI の原則の実装

  透明性・公平性・説明責任を実装で担保する方法を学びます。推論の表示と出典提示、Bedrock agent tracing、公平性評価（CloudWatch メトリクス・A/B テスト・LLM-as-a-judge）、モデルカードによる制限の明示を扱います。