AWS Clean Rooms ML 的操作、资源和条件键 - 服务授权参考

AWS Clean Rooms ML 的操作、资源和条件键

AWS Clean Rooms ML(服务前缀:cleanrooms-ml)提供了以下可在 IAM 权限策略中使用的服务特定资源、操作和条件上下文键。

参考:

AWS Clean Rooms ML 定义的操作

您可以在 IAM 策略语句的 Action 元素中指定以下操作。可以使用策略授予在 AWS 中执行操作的权限。您在策略中使用一项操作时,通常使用相同的名称允许或拒绝对 API 操作或 CLI 命令的访问。但在某些情况下,单一动作可控制对多项操作的访问。还有某些操作需要多种不同的动作。

操作表的访问级别列描述如何对操作进行分类(列出、读取、权限管理或标记)。此分类可以帮助您了解当您在策略中使用操作时,相应操作授予的访问级别。有关访问级别的更多信息,请参阅策略摘要中的访问级别

操作表的资源类型列指示每项操作是否支持资源级权限。如果该列没有任何值,您必须在策略语句的 Resource 元素中指定策略应用的所有资源(“*”)。通过在 IAM policy 中使用条件来筛选访问权限,以控制是否可以在资源或请求中使用特定标签键。如果操作具有一个或多个必需资源,则调用方必须具有使用这些资源来使用该操作的权限。必需资源在表中以星号 (*) 表示。如果您在 IAM policy 中使用 Resource 元素限制资源访问权限,则必须为每种必需的资源类型添加 ARN 或模式。某些操作支持多种资源类型。如果资源类型是可选的(未指示为必需),则可以选择使用一种可选资源类型。

操作表的条件键列包括可以在策略语句的 Condition 元素中指定的键。有关与服务资源关联的条件键的更多信息,请参阅资源类型表的条件键列。

操作表的依赖操作列显示成功调用操作可能需要的其他权限。除了操作本身的权限以外,可能还需要这些权限。若某个操作指定依赖操作,则这些依赖关系可能适用于为该操作定义的其他资源,而不仅仅是表中列出的第一个资源。

注意

资源条件键在资源类型表中列出。您可以在操作表的资源类型(* 为必需)列中找到应用于某项操作的资源类型的链接。资源类型表中的资源类型包括条件密钥列,这是应用于操作表中操作的资源条件键。

有关下表中各列的详细信息,请参阅操作表

操作 描述 访问级别 资源类型(* 为必需) 条件键 相关操作
CancelTrainedModel 授予权限以取消经过训练的模型 写入

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CancelTrainedModelInferenceJob 授予权限以取消经过训练的模型推断任务 写入

TrainedModelInferenceJob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateAudienceModel 授予创建受众模型的权限 写入

trainingdataset*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateConfiguredAudienceModel 授予创建已配置受众模型的权限 写入

audiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateConfiguredModelAlgorithm 授予权限以创建已配置的模型算法 写入

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateConfiguredModelAlgorithmAssociation 授予权限以创建已配置的模型算法关联 写入

ConfiguredModelAlgorithm*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateMLInputChannel 授予权限以创建 ML 输入通道 写入

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateTrainedModel 授予权限以创建经过训练的模型 写入

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateTrainingDataset 授予创建训练数据集或种子受众的权限。在 Clean Rooms ML 中,训练数据集是指向 Glue 表的元数据,该表只能在创建受众模型期间读取 写入

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteAudienceGenerationJob 授予删除指定的受众生成作业,并移除与该作业关联的所有数据的权限 写入

audiencegenerationjob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteAudienceModel 授予删除指定的受众生成作业,并移除与该作业关联的所有数据的权限 写入

audiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteConfiguredAudienceModel 授予删除指定的已配置受众模型的权限 写入

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteConfiguredAudienceModelPolicy 授予删除指定的已配置受众模型策略的权限 写入

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteConfiguredModelAlgorithm 授予权限以删除已配置的模型算法 写入

ConfiguredModelAlgorithm*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteConfiguredModelAlgorithmAssociation 授予权限以删除已配置的模型算法关联 写入

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteMLConfiguration 授予权限以删除 ML 配置 写入

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteMLInputChannelData 授予权限以删除与 ML 输入通道关联的所有数据 写入

MLInputChannel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteTrainedModelOutput 授予权限以删除与经过训练的模型关联的所有输出 写入

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteTrainingDataset 授予删除训练数据集的权限 写入

trainingdataset*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetAudienceGenerationJob 授予返回受众生成作业信息的权限 读取

audiencegenerationjob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetAudienceModel 授予返回受众模型信息的权限 读取

audiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetCollaborationConfiguredModelAlgorithmAssociation 授予权限以返回有关由协作中任何成员创建的已配置的模型算法关联的信息 读取

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

GetCollaborationMLInputChannel 授予权限以返回有关由协作中任何成员创建的 ML 输入通道的信息 读取

MLInputChannel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

GetCollaborationTrainedModel 授予权限以返回有关由协作中任何成员创建的经过训练的模型的信息 读取

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

GetConfiguredAudienceModel 授予返回已配置受众模型信息的权限 读取

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetConfiguredAudienceModelPolicy 授予返回已配置受众模型策略信息的权限 读取

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetConfiguredModelAlgorithm 授予权限以返回有关已配置的模型算法的信息 读取

ConfiguredModelAlgorithm*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetConfiguredModelAlgorithmAssociation 授予权限以返回有关已配置的模型算法关联的信息 读取

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetMLConfiguration 授予权限以返回有关 ML 配置的信息 读取

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetMLInputChannel 授予权限以返回有关 ML 输入通道的信息 读取

MLInputChannel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetTrainedModel 授予权限以返回有关经过训练的模型的信息 读取

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetTrainedModelInferenceJob 授予权限以返回有关经过训练的模型推断任务的信息 读取

TrainedModelInferenceJob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetTrainingDataset 授予返回训练数据集信息的权限 读取

trainingdataset*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListAudienceExportJobs 授予返回受众导出作业列表的权限 列表

audiencegenerationjob

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListAudienceGenerationJobs 授予返回受众生成作业列表的权限 列表

configuredaudiencemodel

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListAudienceModels 授予返回受众模型列表的权限 列表
ListCollaborationConfiguredModelAlgorithmAssociations 授予权限以返回由协作中任何成员创建的已配置的模型算法的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListCollaborationMLInputChannels 授予权限以返回由协作中任何成员创建的 ML 输入通道的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListCollaborationTrainedModelExportJobs 授予权限以返回由协作中任何成员启动的经过训练的模型导出任务的列表 列表

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListCollaborationTrainedModelInferenceJobs 授予权限以返回由协作中任何成员启动的经过训练的模型推断任务的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListCollaborationTrainedModels 授予权限以返回由协作中任何成员创建的经过训练的模型的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListConfiguredAudienceModels 授予返回已配置受众模型列表的权限 列表
ListConfiguredModelAlgorithmAssociations 授予权限以返回已配置的模型算法关联的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListConfiguredModelAlgorithms 授予权限以返回已配置的模型算法的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListMLInputChannels 授予权限以返回 ML 输入通道的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListTagsForResource 授予返回所提供资源的标签列表的权限 列表

audiencegenerationjob

audiencemodel

configuredaudiencemodel

trainingdataset

aws:TagKeys

aws:ResourceTag/${TagKey}

ListTrainedModelInferenceJobs 授予权限以返回经过训练的模型推断任务的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListTrainedModelVersions 授予权限以返回经过训练的模型版本的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListTrainedModels 授予权限以返回经过训练的模型的列表 列表

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListTrainingDatasets 授予返回训练数据集列表的权限 列表
PutConfiguredAudienceModelPolicy 授予创建或更新已配置受众模型的资源策略的权限 权限管理

configuredaudiencemodel*

PutMLConfiguration 授予权限以放置 ML 配置 写入

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

StartAudienceExportJob 授予在生成受众后导出指定大小受众的权限 写入

audiencegenerationjob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

StartAudienceGenerationJob 授予启动受众生成作业的权限 写入

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

StartTrainedModelExportJob 授予权限以启动经过训练的模型导出任务 写入

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

StartTrainedModelInferenceJob 授予权限以启动经过训练的模型推断任务 写入

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

MLInputChannel*

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

TagResource 授予标记特定资源的权限 标记

ConfiguredModelAlgorithm

ConfiguredModelAlgorithmAssociation

MLInputChannel

TrainedModel

TrainedModelInferenceJob

audiencegenerationjob

audiencemodel

configuredaudiencemodel

trainingdataset

aws:TagKeys

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:ResourceTag/${TagKey}

UnTagResource 授予取消标记特定资源的权限 标记

ConfiguredModelAlgorithm

ConfiguredModelAlgorithmAssociation

MLInputChannel

TrainedModel

TrainedModelInferenceJob

audiencegenerationjob

audiencemodel

configuredaudiencemodel

trainingdataset

aws:TagKeys

aws:ResourceTag/${TagKey}

UpdateConfiguredAudienceModel 授予更新已配置受众模型的权限。 写入

configuredaudiencemodel*

audiencemodel

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

AWS Clean Rooms ML 定义的资源类型

以下资源类型是由该服务定义的,可以在 IAM 权限策略语句的 Resource 元素中使用这些资源类型。操作表中的每个操作指定了可以使用该操作指定的资源类型。您也可以在策略中包含条件键,从而定义资源类型。这些键显示在资源类型表的最后一列。有关下表中各列的详细信息,请参阅资源类型表

资源类型 ARN 条件键
trainingdataset arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:training-dataset/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

audiencemodel arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:audience-model/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

configuredaudiencemodel arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:configured-audience-model/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

audiencegenerationjob arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:audience-generation-job/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

ConfiguredModelAlgorithm arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:configured-model-algorithm/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

ConfiguredModelAlgorithmAssociation arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:membership/${MembershipId}/configured-model-algorithm-association/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

MLInputChannel arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:membership/${MembershipId}/ml-input-channel/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

TrainedModel arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:membership/${MembershipId}/trained-model/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

TrainedModelInferenceJob arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:membership/${MembershipId}/trained-model-inference-job/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

AWS Clean Rooms ML 的条件键

AWS Clean Rooms ML 定义了以下可以在 IAM policy 的 Condition 元素中使用的条件键。您可以使用这些键进一步细化应用策略语句的条件。有关下表中各列的详细信息,请参阅条件键表

要查看适用于所有服务的全局条件键,请参阅 AWS 全局条件上下文键

条件键 描述 类型
aws:RequestTag/${TagKey} 根据在请求中是否具有标签键值对来筛选访问权限 字符串
aws:ResourceTag/${TagKey} 按附加到资源的标签键值对筛选操作 字符串
aws:TagKeys 根据在请求中是否具有标签键来筛选访问 字符串数组
cleanrooms-ml:CollaborationId 按洁净室协作 ID 筛选访问权限 字符串