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Comportamientos de IAM para los modelos personalizados de Clean Rooms ML
Cross-account trabajos
Clean Rooms ML permite que otro acceda de forma segura a ciertos recursos asociados Cuenta de AWS a una colaboración creada por una persona en su cuenta Cuenta de AWS. Un cliente de Cuenta de AWS A con la capacidad de ejecutar consultas puede llamar o CreateTrainedModel StartTrainedModelInferenceJob utilizar CreateMLInputChannel un ConfiguredModelAlgorithmAssociation recurso que pertenezca a otro miembro de la colaboración, siempre que lo permita la ConfiguredModelAlgorithmAssociation regla de análisis personalizada creada con ellaCreateConfiguredTableAnalysisRule.
Además, cualquier miembro activo de una colaboración puede eliminar los datos asociados a un modelo entrenado o a un canal de entrada de aprendizaje automático a través de DeleteMLInputChannelData las API DeleteTrainedModelOutput y.
Cross-account acceder
Clean Rooms ML permite a los usuarios recuperar metadatos sobre los recursos creados por otras cuentas a través de ListCollaboration las API GetCollaboration y. Clean Rooms ML no revela los ARN, las etiquetas, las variables de entorno ni los hiperparámetros de las claves de KMS (para la TrainedModel acción) a otras cuentas.
Acceso a la membresía y la colaboración
Al acceder a los recursos de membresía y colaboración en el contexto de los modelos personalizados de Clean Rooms ML, la política de identidad de un usuario necesita permisos para las acciones cleanrooms:PassMembership o para ambos. cleanrooms:PassCollaboration Todas las API que membershipId lo aceptan necesitan el cleanrooms:PassMembership permiso y todas las API que collaborationId lo aceptan necesitan el cleanrooms:PassCollaboration permiso. Se proporciona un ejemplo de política de identidad para un rol al que se puede llamar createTrainedModel en el contexto de un ID de membresía que se puede llamar GetCollaborationTrainedModel en el contexto de un ID de colaboración.
