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Wie Amazon SageMaker AI mit IAM funktioniert

Bevor Sie IAM verwenden, um den Zugriff auf SageMaker KI zu verwalten, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, welche IAM-Funktionen für KI verfügbar sind. SageMaker Einen allgemeinen Überblick darüber, wie SageMaker KI und andere AWS Dienste mit IAM funktionieren, finden Sie unter AWS Services, die mit IAM funktionieren, in der Service Authorization Reference.

Identity-based Richtlinien für Amazon AI SageMaker

Mit identitätsbasierten IAM-Richtlinien können Sie angeben, welche Aktionen und Ressourcen zugelassen oder abgelehnt werden. Darüber hinaus können Sie die Bedingungen festlegen, unter denen Aktionen zugelassen oder abgelehnt werden. SageMaker KI unterstützt bestimmte Aktionen, Ressourcen und Bedingungsschlüssel. Informationen zu sämtlichen Elementen, die Sie in einer JSON-Richtlinie verwenden, finden Sie in der IAM-Referenz für JSON-Richtlinienelemente in der Service-Authorization-Referenz.

Resource-based Richtlinien innerhalb von Amazon SageMaker AI

Unterstützt ressourcenbasierte Richtlinien: Nein

Resource-based Richtlinien sind JSON-Richtliniendokumente, die Sie an eine Ressource anhängen. Beispiele für ressourcenbasierte Richtlinien sind IAM-Rollen-Vertrauensrichtlinien und Amazon-S3-Bucket-Richtlinien. In Services, die ressourcenbasierte Richtlinien unterstützen, können Service-Administratoren sie verwenden, um den Zugriff auf eine bestimmte Ressource zu steuern. Für die Ressource, an welche die Richtlinie angehängt ist, legt die Richtlinie fest, welche Aktionen ein bestimmter Prinzipal unter welchen Bedingungen für diese Ressource ausführen kann. Sie müssen in einer ressourcenbasierten Richtlinie einen Prinzipal angeben. Zu den Principals können Konten, Benutzer, Rollen, Verbundbenutzer oder AWS Dienste gehören.

Um kontoübergreifenden Zugriff zu ermöglichen, können Sie ein gesamtes Konto oder IAM-Entitäten in einem anderen Konto als Prinzipal in einer ressourcenbasierten Richtlinie angeben. Durch das Hinzufügen eines kontoübergreifenden Auftraggebers zu einer ressourcenbasierten Richtlinie ist nur die halbe Vertrauensbeziehung eingerichtet. Wenn sich der Prinzipal und die Ressource in unterschiedlichen AWS -Konten befinden, muss ein IAM-Administrator im vertrauenswürdigen Konto auch der Prinzipalentität (Benutzer oder Rolle) die Berechtigung zum Zugriff auf die Ressource erteilen. Sie erteilen Berechtigungen, indem Sie der juristischen Stelle eine identitätsbasierte Richtlinie anfügen. Wenn jedoch eine ressourcenbasierte Richtlinie Zugriff auf einen Prinzipal in demselben Konto gewährt, ist keine zusätzliche identitätsbasierte Richtlinie erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter Kontoübergreifender Ressourcenzugriff in IAM im IAM-Benutzerhandbuch.

Politische Maßnahmen für Amazon AI SageMaker

Administratoren können mithilfe von AWS JSON-Richtlinien angeben, wer Zugriff auf was hat. Das heißt, welcher Prinzipal Aktionen für welche Ressourcen und unter welchen Bedingungen ausführen kann.

Das Element Action einer JSON-Richtlinie beschreibt die Aktionen, mit denen Sie den Zugriff in einer Richtlinie zulassen oder verweigern können. Nehmen Sie Aktionen in eine Richtlinie auf, um Berechtigungen zur Ausführung des zugehörigen Vorgangs zu gewähren.

Richtlinienaktionen in SageMaker AI verwenden das folgende Präfix vor der Aktion:sagemaker:. Um beispielsweise jemandem die Erlaubnis zu erteilen, einen SageMaker AI-Trainingsjob mit dem SageMaker CreateTrainingJob AI-API-Vorgang auszuführen, nehmen Sie die sagemaker:CreateTrainingJob Aktion in seine Richtlinie auf. Richtlinienerklärungen müssen entweder ein Action NotAction Oder-Element enthalten. SageMaker Die KI definiert ihre eigenen Aktionen, die Aufgaben beschreiben, die Sie mit diesem Dienst ausführen können.

Um mehrere Aktionen in einer einzigen Anweisung anzugeben, trennen Sie sie wie folgt durch Kommata:

"Action": [
      "sagemaker:action1",
      "sagemaker:action2"
]

Sie können auch Platzhalter verwenden, um mehrere Aktionen anzugeben. Beispielsweise können Sie alle Aktionen festlegen, die mit dem Wort Describe beginnen, einschließlich der folgenden Aktion:

"Action": "sagemaker:Describe*"

Eine Liste der SageMaker KI-Aktionen finden Sie unter Aktionen, Ressourcen und Bedingungsschlüssel für Amazon SageMaker AI in der Serviceautorisierungsreferenz.

Richtlinien: Ressourcen für Amazon SageMaker AI

Unterstützt Richtlinienressourcen: Ja

Administratoren können mithilfe von AWS JSON-Richtlinien angeben, wer Zugriff auf was hat. Das heißt, welcher Prinzipal Aktionen für welche Ressourcen und unter welchen Bedingungen ausführen kann.

Das JSON-Richtlinienelement Resource gibt die Objekte an, auf welche die Aktion angewendet wird. Anweisungen müssen entweder ein – Resourceoder ein NotResource-Element enthalten. Als bewährte Methode geben Sie eine Ressource mit dem zugehörigen Amazon-Ressourcennamen (ARN) an. Sie können dies für Aktionen tun, die einen bestimmten Ressourcentyp unterstützen, der als Berechtigungen auf Ressourcenebene bezeichnet wird.

Verwenden Sie für Aktionen, die keine Berechtigungen auf Ressourcenebene unterstützen, z. B. Auflistungsoperationen, einen Platzhalter (*), um anzugeben, dass die Anweisung für alle Ressourcen gilt.

"Resource":  "*"

Eine Liste der Amazon SageMaker AI-Ressourcentypen und ihrer ARNs finden Sie in den folgenden Referenzen für Aktionen, Ressourcentypen und Bedingungsschlüssel, die von Amazon SageMaker AI in der Service Authorization Reference definiert wurden.

Informationen dazu, mit welchen Aktionen Sie den ARN jeder Ressource angeben können, finden Sie unter Von Amazon SageMaker AI definierte Aktionen.

Schlüssel für politische Bedingungen für Amazon SageMaker AI

Administratoren können mithilfe von AWS JSON-Richtlinien angeben, wer Zugriff auf was hat. Das heißt, welcher Prinzipal Aktionen für welche Ressourcen und unter welchen Bedingungen ausführen kann.

Das Element Condition gibt an, wann Anweisungen auf der Grundlage definierter Kriterien ausgeführt werden. Sie können bedingte Ausdrücke erstellen, die Bedingungsoperatoren verwenden, z. B. ist gleich oder kleiner als, damit die Bedingung in der Richtlinie mit Werten in der Anforderung übereinstimmt. Alle AWS globalen Bedingungsschlüssel finden Sie unter AWS Globale Bedingungskontextschlüssel im IAM-Benutzerhandbuch.

SageMaker AI definiert seinen eigenen Satz von Bedingungsschlüsseln und unterstützt auch die Verwendung einiger globaler Bedingungsschlüssel. Alle AWS globalen Bedingungsschlüssel finden Sie unter AWS Globale Bedingungskontextschlüssel in der Serviceautorisierungsreferenz.

SageMaker AI unterstützt eine Reihe von dienstspezifischen Bedingungsschlüsseln, die Sie für eine detaillierte Zugriffskontrolle für die folgenden Operationen verwenden können:

Eine Liste der SageMaker KI-Bedingungsschlüssel finden Sie unter Bedingungsschlüssel für Amazon SageMaker AI in der Service Authorization Reference. Informationen dazu, mit welchen Aktionen und Ressourcen Sie einen Bedingungsschlüssel verwenden können, finden Sie unter Von Amazon SageMaker AI definierte Aktionen.

Beispiele für die Verwendung von SageMaker AI-Bedingungsschlüsseln finden Sie im Folgenden:Steuern Sie die Erstellung von SageMaker KI-Ressourcen mit Bedingungsschlüsseln.

Beispiele

Beispiele für auf SageMaker KI-Identitäten basierende Richtlinien finden Sie unter. Beispiele für identitätsbasierte Richtlinien von Amazon SageMaker AI

Autorisierung auf der Grundlage von AI-Tags SageMaker

Sie können Tags an SageMaker KI-Ressourcen anhängen oder Tags in einer Anfrage an SageMaker KI weitergeben. Um den Zugriff auf der Grundlage von Tags zu steuern, geben Sie im Bedingungselement einer Richtlinie Tag-Informationen an, indem Sie die Schlüssel sagemaker:ResourceTag/key-name, aws:RequestTag/key-name, oder Bedingung aws:TagKeys verwenden. Weitere Informationen zum Taggen von SageMaker KI-Ressourcen finden Sie unterSteuern Sie den Zugriff auf SageMaker KI-Ressourcen mithilfe von Tags.

Ein Beispiel für eine identitätsbasierte Richtlinie zur Einschränkung des Zugriffs auf eine Ressource auf der Grundlage der Markierungen dieser Ressource finden Sie unter Steuern Sie den Zugriff auf SageMaker KI-Ressourcen mithilfe von Tags.

SageMaker AI-IAM-Rollen

Eine IAM-Rolle ist eine Entität in Ihrem AWS Konto, die über bestimmte Berechtigungen verfügt.

Verwenden temporärer Anmeldeinformationen mit KI SageMaker

Sie können temporäre Anmeldeinformationen verwenden, um sich über einen Verbund anzumelden, eine IAM-Rolle anzunehmen oder eine kontenübergreifende Rolle anzunehmen. Sie erhalten temporäre Sicherheitsanmeldeinformationen, indem Sie AWS STS API-Operationen wie AssumeRole oder aufrufen GetFederationToken.

SageMaker AI unterstützt die Verwendung temporärer Anmeldeinformationen.

Service-linked Rollen

SageMaker KI unterstützt teilweise dienstgebundene Rollen. Service-linked Rollen sind derzeit für SageMaker Studio Classic verfügbar.

Servicerollen

Dieses Feature ermöglicht einem Service das Annehmen einer Servicerolle in Ihrem Namen. Diese Rolle gewährt dem Service Zugriff auf Ressourcen in anderen Diensten, um eine Aktion in Ihrem Namen auszuführen. Servicerollen werden in Ihrem IAM-Konto angezeigt und gehören zum Konto. Dies bedeutet, dass ein IAM-Administrator die Berechtigungen für diese Rolle ändern kann. Dies kann jedoch die Funktionalität des Dienstes beeinträchtigen.

SageMaker KI unterstützt Servicerollen.

Auswahl einer IAM-Rolle in der KI SageMaker

Wenn Sie eine Notebook-Instanz, einen Verarbeitungsjob, einen Trainingsjob, einen gehosteten Endpunkt oder eine Batch-Transformationsauftragsressource in SageMaker AI erstellen, müssen Sie eine Rolle auswählen, damit SageMaker KI in Ihrem Namen auf SageMaker KI zugreifen kann. Wenn Sie zuvor eine Servicerolle oder eine serviceverknüpfte Rolle erstellt haben, stellt Ihnen SageMaker AI eine Liste mit Rollen zur Auswahl. Es ist wichtig, eine Rolle auszuwählen, die den Zugriff auf die AWS Abläufe und Ressourcen ermöglicht, die Sie benötigen. Weitere Informationen finden Sie unter Wie benutzt man SageMaker KI-Ausführungsrollen.