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Beschränken Sie den Zugriff auf Artefakte auf Modellpaketbereitstellungen

Wenn Sie ein Modellpaket für mehrere Konten gemeinsam nutzen, muss s3:GetObject die ausführende Rolle des nutzenden Kontos die Modellartefakte im produzierenden Konto übernehmen. Diese Berechtigung gilt standardmäßig immer dann, wenn die Rolle verwendet wird. Daher kann jeder Schulleiter, der die Rolle verwendet, die Artefakte aus einem Notizbuch, aus einer Schulung oder über einen direkten API-Aufruf lesen — nicht nur, während ein Modellpaket bereitgestellt wird.

Sie können diesen Zugriff einschränken, sodass nur eine Modellpaketbereitstellung die Artefakte lesen kann. Während der Bereitstellung wendet die SageMaker KI das Sitzungs-Tag sagemaker:ModelPackageArn auf die Sitzung mit der Ausführungsrolle an, die sie annimmt. Der Tag-Wert ist der ARN des Modellpakets, das bereitgestellt wird. Eine Bucket-Richtlinie, die dieses Tag erfordert, gewährt daher nur Zugriff auf Bereitstellungssitzungen.

Dazu müssen drei Teile zusammenarbeiten. Alle drei können von Ihnen konfiguriert werden; SageMaker KI liefert nur das Sitzungs-Tag:

Schritt 1: Die Ausführungsrolle taggen und festlegen

Markieren Sie im nutzenden Konto die Ausführungsrolle ManagedBy=SageMaker und beschränken Sie ihre Vertrauensrichtlinie auf den SageMaker AI-Serviceprinzipal. Die Vertrauensrichtlinie muss sts:AssumeRole sowohl als auch zulassensts:TagSession. sts:TagSessionAndernfalls kann SageMaker KI das sagemaker:ModelPackageArn Sitzungs-Tag nicht anwenden, und Amazon S3 verweigert jeden Lesevorgang, den die Bucket-Richtlinie in Schritt 3 erfordert.

{
  "RoleName": "GovernedModelExecutionRole",
  "Tags": [ { "Key": "ManagedBy", "Value": "SageMaker" } ],
  "AssumeRolePolicyDocument": {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [{
      "Effect": "Allow",
      "Principal": { "Service": "sagemaker.amazonaws.com" },
      "Action": [ "sts:AssumeRole", "sts:TagSession" ]
    }]
  }
}

Schritt 2: Fügen Sie eine Service Control-Richtlinie hinzu

Hängen Sie den folgenden SCP in Ihrer Organisation an. Die erste Anweisung ermöglicht es nur dem SageMaker AI-Serviceprinzipal, eine markierte ManagedBy=SageMaker Rolle zu übernehmen. Bei der zweiten Option kann nur die SageMaker KI den sagemaker:ModelPackageArn Tag-Schlüssel festlegen. Dies ist der einzige Tag-Schlüssel, den die Bucket-Richtlinie auswertet. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Service-Kontrollrichtlinien.

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "DenyNonSageMakerAssumeOnManagedRoles",
      "Effect": "Deny",
      "Action": "sts:AssumeRole",
      "Resource": "*",
      "Condition": {
        "StringEquals": { "aws:ResourceTag/ManagedBy": "SageMaker" },
        "StringNotEquals": { "aws:PrincipalServiceName": "sagemaker.amazonaws.com" }
      }
    },
    {
      "Sid": "DenyTaggingProtectedKeysUnlessSageMaker",
      "Effect": "Deny",
      "Action": [ "iam:TagRole", "iam:UntagRole", "sts:TagSession" ],
      "Resource": "*",
      "Condition": {
        "StringLike": { "aws:RequestTag/sagemaker:ModelPackageArn": "*" },
        "StringNotEquals": { "aws:PrincipalServiceName": "sagemaker.amazonaws.com" }
      }
    }
  ]
}

Schritt 3: Fügen Sie die Amazon S3-Bucket-Richtlinie hinzu

Wenden Sie im produzierenden Konto die folgende Richtlinie auf den Bucket an, der die Modellartefakte enthält. Alle drei Bedingungen müssen erfüllt sein. Amazon S3 lehnt jede Sitzung ab, bei der eine fehlt.

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "AllowOnlyModelPackageDeployments",
      "Effect": "Allow",
      "Principal": "*",
      "Action": "s3:GetObject",
      "Resource": "arn:aws:s3:::model-artifacts-bucket/model-package-prefix/*",
      "Condition": {
        "StringLike": {
          "aws:PrincipalTag/sagemaker:ModelPackageArn":
            "arn:aws:sagemaker:*:producer-account-id:model-package/model-package-group/*"
        },
        "StringEquals": {
          "aws:PrincipalOrgID": "o-organization-id",
          "aws:PrincipalTag/ManagedBy": "SageMaker"
        }
      }
    }
  ]
}

Wenn Sie * zusammen Principal mit diesen Bedingungen den Wert von verwenden, kann jede Rolle in Ihrer Organisation, die markiert ist ManagedBy=SageMaker und das Bereitstellungs-Tag trägt, die Artefakte lesen. Sie müssen die Richtlinie nicht für jede nutzende Rolle bearbeiten. Der Platzhalter auf dem Modellpaket-ARN deckt jede Version in der Gruppe ab.

Wenn die Artefakte mit einem vom Kunden verwalteten AWS KMS Schlüssel verschlüsselt sind, muss die Ausführungsrolle auch diesen Schlüssel kms:Decrypt verwenden. Gewähren Sie ihn in der Schlüsselrichtlinie; eine IAM-Richtlinie allein reicht nicht aus.

Überwachen Sie den Zugriff auf Artefakte

In Ihrem Konto werden sowohl das Tagging der Sitzung als auch die daraus resultierende Zugriffsentscheidung aufgezeichnet.

Bevor Sie die Richtlinien auf einen Produktions-Bucket anwenden, können Sie sie mit dem IAM-Richtliniensimulator auswerten, um zu bestätigen, dass eine Bereitstellungssitzung zulässig ist und dass eine Sitzung ohne das Tag verweigert wird. Weitere Informationen finden Sie unter Testen von IAM-Richtlinien mit dem IAM-Richtliniensimulator.