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# Wie Amazon SageMaker AI mit IAM funktioniert
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**Wichtig**  
Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen ebenfalls Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic zwar das Erstellen von Ressourcen erlaubt, das Taggen jedoch nicht zulässt, können AccessDenied "“ -Fehler auftreten, wenn versucht wird, Ressourcen zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Stellen Sie Berechtigungen für das Taggen von SageMaker KI-Ressourcen bereit](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).  
[AWS verwaltete Richtlinien für Amazon AI SageMaker](security-iam-awsmanpol.md)die Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, enthalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags bei der Erstellung dieser Ressourcen.

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, ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/reference_aws-services-that-work-with-iam.html) in der * Service Authorization Reference. *

**Topics**
+ [Identity-based Richtlinien für Amazon AI SageMaker](#security_iam_service-with-iam-id-based-policies)
+ [Resource-based Richtlinien innerhalb von Amazon SageMaker AI](#security_iam_service-with-iam-resource-based-policies)
+ [Politische Maßnahmen für Amazon AI SageMaker](#security_iam_service-with-iam-id-based-policies-actions)
+ [Richtlinien: Ressourcen für Amazon SageMaker AI](#security_iam_service-with-iam-id-based-policies-resources)
+ [Schlüssel für politische Bedingungen für Amazon SageMaker AI](#security_iam_service-with-iam-id-based-policies-conditionkeys)
+ [Autorisierung auf der Grundlage von AI-Tags SageMaker](#security_iam_service-with-iam-tags)
+ [SageMaker AI-IAM-Rollen](#security_iam_service-with-iam-roles)

## Identity-based Richtlinien für Amazon AI SageMaker
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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](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/reference_policies_elements.html) in der *Service-Authorization-Referenz*.

## Resource-based Richtlinien innerhalb von Amazon SageMaker AI
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**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](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements_principal.html). 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](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies-cross-account-resource-access.html) im *IAM-Benutzerhandbuch*.

**Anmerkung**  
Wird [AWS Resource Access Manager](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/what-is.html) für die sichere gemeinsame Nutzung unterstützter SageMaker KI-Ressourcen verwendet. Die Liste der gemeinsam nutzbaren Ressourcen finden Sie unter Gemeinsam [ nutzbare Amazon SageMaker AI-Ressourcen. ](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-sagemaker)

## Politische Maßnahmen für Amazon AI SageMaker
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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 ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemaker.html) in der * Serviceautorisierungsreferenz*.

## Richtlinien: Ressourcen für Amazon SageMaker AI
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**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 – `Resource`oder ein `NotResource`-Element enthalten. Als bewährte Methode geben Sie eine Ressource mit dem zugehörigen [Amazon-Ressourcennamen (ARN)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference-arns.html) 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.
+ [Amazon AI SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemaker.html)
+ [Funktionen von Amazon SageMaker Geospatial ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemakergeospatialcapabilities.html)
+ [Amazon SageMaker Ground Truth, synthetisch ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemakergroundtruthsynthetic.html)
+ [Amazon SageMaker KI mit MLFlow ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemakerwithmlflow.html)

Informationen dazu, mit welchen Aktionen Sie den ARN jeder Ressource angeben können, finden Sie unter Von Amazon SageMaker AI [ definierte ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemaker.html#amazonsagemaker-actions-as-permissions) Aktionen.

## Schlüssel für politische Bedingungen für Amazon SageMaker AI
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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](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements_condition_operators.html) 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 ](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_condition-keys.html) 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 ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/reference_policies_condition-keys.html) in der * Serviceautorisierungsreferenz*.



SageMaker AI unterstützt eine Reihe von dienstspezifischen Bedingungsschlüsseln, die Sie für eine detaillierte Zugriffskontrolle für die folgenden Operationen verwenden können:
+ [`CreateProcessingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateProcessingJob.html)
+ [`CreateTrainingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html)
+ [`CreateModel`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateModel.html)
+ [`CreateEndpointConfig`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpointConfig.html)
+ [`CreateTransformJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTransformJob.html)
+ [`CreateHyperParameterTuningJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html)
+ [`CreateLabelingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)
+ [`CreateNotebookInstance`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateNotebookInstance.html)
+ [`UpdateNotebookInstance`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateNotebookInstance.html)

Eine Liste der SageMaker KI-Bedingungsschlüssel finden Sie unter [ Bedingungsschlüssel für Amazon SageMaker AI ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemaker.html#amazonsagemaker-policy-keys) 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](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemaker.html#amazonsagemaker-actions-as-permissions).

Beispiele für die Verwendung von SageMaker AI-Bedingungsschlüsseln finden Sie im Folgenden:[Steuern Sie die Erstellung von SageMaker KI-Ressourcen mit Bedingungsschlüsseln](security_iam_id-based-policy-examples.md#sagemaker-condition-examples).

### Beispiele
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Beispiele für auf SageMaker KI-Identitäten basierende Richtlinien finden Sie unter. [Beispiele für identitätsbasierte Richtlinien von Amazon SageMaker AI](security_iam_id-based-policy-examples.md)

## Autorisierung auf der Grundlage von AI-Tags SageMaker
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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 ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/reference_policies_elements_condition.html)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 unter[Steuern Sie den Zugriff auf SageMaker KI-Ressourcen mithilfe von Tags](security_iam_id-based-policy-examples.md#access-tag-policy).

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](security_iam_id-based-policy-examples.md#access-tag-policy).

## SageMaker AI-IAM-Rollen
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Eine [ IAM-Rolle ](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/id_roles.html) ist eine Entität in Ihrem AWS Konto, die über bestimmte Berechtigungen verfügt.

### Verwenden temporärer Anmeldeinformationen mit KI SageMaker
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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 ](https://docs.aws.amazon.com/STS/latest/APIReference/API_AssumeRole.html) oder aufrufen [ GetFederationToken](https://docs.aws.amazon.com/STS/latest/APIReference/API_GetFederationToken.html). 

SageMaker AI unterstützt die Verwendung temporärer Anmeldeinformationen.

### Service-linked Rollen
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SageMaker KI unterstützt teilweise [ dienstgebundene Rollen](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/id_roles_terms-and-concepts.html#iam-term-service-linked-role). Service-linked Rollen sind derzeit für SageMaker Studio Classic verfügbar.

### Servicerollen
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Dieses Feature ermöglicht einem Service das Annehmen einer [Servicerolle](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/id_roles_terms-and-concepts.html#iam-term-service-role) 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
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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](sagemaker-roles.md).