기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 의 보안 AWS Clean Rooms 의 클라우드 보안 AWS 이 최우선 순위입니다. AWS 고객은 보안에 가장 민감한 조직의 요구 사항을 충족하도록 구축된 데이터 센터 및 네트워크 아키텍처의 이점을 누릴 수 있습니다. 보안은 AWS 와 사용자 간의 공동 책임입니다. [공동 책임 모델](https://aws.amazon.com/compliance/shared-responsibility-model/)은 이 사항을 클라우드의 보안 및 클라우드 내 보안으로 설명합니다. + **클라우드 보안 **- AWS 는 AWS 클라우드에서 AWS 서비스를 실행하는 인프라를 보호할 책임이 있습니다. AWS 또한는 안전하게 사용할 수 있는 서비스를 제공합니다. 타사 감사자는 [AWS 규정 준수 프로그램](https://aws.amazon.com/compliance/programs/) 일환으로 보안의 효과를 정기적으로 테스트하고 확인합니다. 에 적용되는 규정 준수 프로그램에 대한 자세한 내용은 규정 준수 프로그램 [제공 범위 내 AWS 서비스규정 준수 프로그램](https://aws.amazon.com/compliance/services-in-scope/) AWS Clean Rooms참조하세요. + **클라우드의 보안** - 사용자의 책임은 사용하는 AWS 서비스에 따라 결정됩니다. 또한 여러분은 데이터의 민감도, 회사 요구 사항, 관련 법률 및 규정을 비롯한 기타 요소에 대해서도 책임이 있습니다. 이 설명서는를 사용할 때 공동 책임 모델을 적용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다 AWS Clean Rooms. 보안 및 규정 준수 목표를 충족하도록 AWS Clean Rooms 를 구성하는 방법을 보여줍니다. 또한 리소스를 모니터링하고 보호하는 AWS Clean Rooms 데 도움이 되는 다른 AWS 서비스를 사용하는 방법을 알아봅니다. **Topics** + [데이터 보호](data-protection.md) + [서비스 연결 역할 사용](using-service-linked-roles.md) + [데이터 보존](data-retention.md) + [모범 사례](best-practices.md) + [자격 증명 및 액세스 관리](security-iam.md) + [규정 준수 확인](SERVICE-compliance.md) + [복원력](disaster-recovery-resiliency.md) + [인프라 보안](infrastructure-security.md) + [AWS PrivateLink](vpc-interface-endpoints.md) # 의 데이터 보호 AWS Clean Rooms AWS [공동 책임 모델](https://aws.amazon.com/compliance/shared-responsibility-model/)의 데이터 보호에 적용됩니다 AWS Clean Rooms. 이 모델에 설명된 대로 AWS 는 모든를 실행하는 글로벌 인프라를 보호할 책임이 있습니다 AWS 클라우드. 사용자는 이 인프라에 호스팅되는 콘텐츠에 대한 통제 권한을 유지할 책임이 있습니다. 사용하는 AWS 서비스 의 보안 구성과 관리 태스크에 대한 책임도 사용자에게 있습니다. 데이터 프라이버시에 관한 자세한 내용은 [데이터 프라이버시 FAQ](https://aws.amazon.com/compliance/data-privacy-faq/)를 참조하세요. 유럽의 데이터 보호에 대한 자세한 내용은 *AWS 보안 블로그*의 [AWS 공동 책임 모델 및 GDPR](https://aws.amazon.com/blogs/security/the-aws-shared-responsibility-model-and-gdpr/) 블로그 게시물을 참조하세요. 데이터 보호를 위해 자격 증명을 보호하고 AWS 계정 AWS IAM Identity Center 또는 AWS Identity and Access Management (IAM)를 사용하여 개별 사용자를 설정하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 개별 사용자에게 자신의 직무를 충실히 이행하는 데 필요한 권한만 부여됩니다. 또한 다음과 같은 방법으로 데이터를 보호하는 것이 좋습니다. + 각 계정에 다중 인증(MFA)을 사용합니다. + SSL/TLS를 사용하여 AWS 리소스와 통신합니다. TLS 1.2는 필수이며 TLS 1.3을 권장합니다. + 를 사용하여 API 및 사용자 활동 로깅을 설정합니다 AWS CloudTrail. CloudTrail 추적을 사용하여 AWS 활동을 캡처하는 방법에 대한 자세한 내용은 *AWS CloudTrail 사용 설명서*의 [ CloudTrail 추적 작업을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-trails.html). + 내부의 모든 기본 보안 제어와 함께 AWS 암호화 솔루션을 사용합니다 AWS 서비스. + Amazon S3에 저장된 민감한 데이터를 검색하고 보호하는 데 도움이 되는 Amazon Macie와 같은 고급 관리형 보안 서비스를 사용합니다. + 명령줄 인터페이스 또는 API를 AWS 통해에 액세스할 때 FIPS 140-3 검증 암호화 모듈이 필요한 경우 FIPS 엔드포인트를 사용합니다. 사용 가능한 FIPS 엔드포인트에 대한 자세한 내용은 [연방 정보 처리 표준(FIPS) 140-3](https://aws.amazon.com/compliance/fips/)을 참조하세요. 고객의 이메일 주소와 같은 기밀 정보나 중요한 정보는 태그나 **이름** 필드와 같은 자유 형식 텍스트 필드에 입력하지 않는 것이 좋습니다. 여기에는 AWS Clean Rooms 또는 기타 AWS 서비스 에서 콘솔, API AWS CLI또는 AWS SDKs를 사용하여 작업하는 경우가 포함됩니다. 이름에 사용되는 태그 또는 자유 형식 텍스트 필드에 입력하는 모든 데이터는 청구 또는 진단 로그에 사용될 수 있습니다. 외부 서버에 URL을 제공할 때 해당 서버에 대한 요청을 검증하기 위해 보안 인증 정보를 URL에 포함시켜서는 안 됩니다. ## 저장된 데이터 암호화 AWS Clean Rooms 는 추가 구성 없이 항상 모든 서비스 메타데이터를 암호화합니다. 이 암호화는를 사용할 때 자동으로 수행됩니다 AWS Clean Rooms. Clean Rooms ML은 저장된 서비스 내에 저장된 모든 데이터를 암호화합니다 AWS KMS. 자체 KMS 키를 제공하기로 선택하면 유사 모델 및 유사 세그먼트 생성 작업의 콘텐츠가 KMS 키를 사용하여 유휴 상태에서 암호화됩니다. AWS Clean Rooms 사용자 지정 ML 모델을 사용하는 경우 서비스는 저장 시 저장된 모든 데이터를 암호화합니다 AWS KMS.는 사용자가 저장 시 데이터를 암호화하기 위해 생성, 소유 및 관리하는 대칭 고객 관리형 키의 사용을 AWS Clean Rooms 지원합니다. 고객 관리형 키를 지정하지 않으면 AWS 소유 키 가 기본적으로 사용됩니다. AWS Clean Rooms 는 권한 부여 및 키 정책을 사용하여 고객 관리형 키에 액세스합니다. 언제든지 권한 부여에 대한 액세스 권한을 취소하거나 고객 관리형 키에 대한 서비스 액세스를 제거할 수 있습니다. 이렇게 하면 고객 관리형 키로 암호화된 데이터에 액세스할 수 AWS Clean Rooms 없으며, 이는 해당 데이터에 의존하는 작업에 영향을 미칩니다. 예를 들어가 액세스할 AWS Clean Rooms 수 없는 암호화된 ML 입력 채널에서 훈련된 모델을 생성하려고 하면 작업이 `ValidationException` 오류를 반환합니다. **참고** Amazon S3의 암호화 옵션을 사용하여 저장 데이터를 보호할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon S3 사용 설명서의 [Amazon S3 암호화 지정](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/specifying-s3-encryption.html)을 참조하세요.** 내에서 ID 매핑 테이블을 사용하는 경우 AWS Clean Rooms서비스는 저장 시 저장된 모든 데이터를 암호화합니다 AWS KMS. 자체 KMS 키를 제공하기로 선택하면 ID 매핑 테이블의 콘텐츠가 KMS 키를 통해 저장 시 암호화됩니다 AWS Entity Resolution. ID 매핑 워크플로로 암호화 작업을 하는 데 필요한 권한에 대한 자세한 내용은 *AWS Entity Resolution 사용 설명서*의 [AWS Entity Resolution용 워크플로 작업 역할 생성](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/userguide/create-workflow-job-role.html)을 참조하세요. ## 전송 중 암호화 AWS Clean Rooms 는 전송 중 암호화에 TLS(전송 계층 보안)를 사용합니다. 와의 통신 AWS Clean Rooms 은 항상 HTTPS를 통해 수행되므로 데이터가 Amazon S3, Amazon Athena 또는 Snowflake에 저장되었는지 여부에 관계없이 전송 중에 항상 암호화됩니다. Clean Rooms ML을 사용할 경우 전송 중인 모든 데이터가 여기에 포함됩니다. ## 기본 데이터 암호화 기본 데이터를 암호화하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Clean Rooms에 대한 암호화 컴퓨팅](crypto-computing.md) 섹션을 참조하세요. ## 키 정책 키 정책에서는 고객 관리형 키에 대한 액세스를 제어합니다. 모든 고객 관리형 키에는 키를 사용할 수 있는 사람과 키를 사용하는 방법을 결정하는 문장이 포함된 정확히 하나의 키 정책이 있어야 합니다. 고객 관리형 키를 만들 때 키 정책을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Key Management Service 개발자 안내서의 고객 관리형 키에 대한 액세스 관리를 참조하세요. 사용자 AWS Clean Rooms 지정 ML 모델에서 고객 관리형 키를 사용하려면 키 정책에서 다음 API 작업을 허용해야 합니다. + `kms:DescribeKey` -가 키를 AWS Clean Rooms 검증할 수 있도록 고객 관리형 키 세부 정보를 제공합니다. + `kms:Decrypt` - 암호화된 데이터를 복호화하고 관련 작업에 사용할 AWS Clean Rooms 수 있는에 대한 액세스를 제공합니다. + `kms:CreateGrant` - Clean Rooms ML은 Amazon ECR에 대한 권한 부여를 생성하여 Amazon ECR에서 저장된 훈련 및 추론 이미지를 암호화합니다. 자세한 내용은 [Amazon ECR의 저장 시 암호화](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/encryption-at-rest.html)를 참조하세요. 또한 Clean Rooms ML은 Amazon SageMaker AI를 사용하여 훈련 및 추론 작업을 실행하고 SageMaker AI에 대한 권한 부여를 생성하여 인스턴스에 연결된 Amazon EBS 볼륨과 Amazon S3의 출력 데이터를 암호화합니다. 자세한 내용은 [ Amazon SageMaker AI의 암호화를 사용하여 저장 데이터 보호를](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/encryption-at-rest.html) 참조하세요. + `kms:GenerateDataKey` - Clean Rooms ML은를 사용한 서버 측 암호화를 사용하여 Amazon S3에 저장된 저장 데이터를 암호화합니다 AWS KMS keys. 자세한 내용은 [ Amazon S3에서 AWS KMS keys (SSE-KMS)로 서버 측 암호화 사용을](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingKMSEncryption.html) 참조하세요. 다음은 다음 리소스 AWS Clean Rooms 에 대해 추가할 수 있는 정책 설명 예제입니다. **합성 데이터가 포함된 ML 입력 채널** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "Allow access to principals authorized to use AWS Clean Rooms ML", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::666666666666:role/ExampleRole" }, "Action": [ "kms:GenerateDataKey", "kms:CreateGrant", "kms:Decrypt" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "kms:ViaService": "cleanrooms-ml.us-east-1.amazonaws.com" }, "ForAllValues:StringEquals": { "kms:GrantOperations": [ "Decrypt", "Encrypt", "GenerateDataKeyWithoutPlaintext", "ReEncryptFrom", "ReEncryptTo", "CreateGrant", "DescribeKey", "RetireGrant", "GenerateDataKey" ] }, "BoolIfExists": { "kms:GrantIsForAWSResource": true } } }, { "Sid": "Allow describe key for principals authorized to use AWS Clean Rooms ML", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::444455556666:role/ExampleRole" }, "Action": [ "kms:DescribeKey" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "kms:ViaService": "cleanrooms-ml.us-east-1.amazonaws.com" } } }, { "Sid": "Allow grant operations for AWS Clean Rooms ML service principal", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com" }, "Action": [ "kms:GenerateDataKey", "kms:CreateGrant", "kms:Decrypt" ], "Resource": "*", "Condition": { "ForAllValues:StringEquals": { "kms:GrantOperations": [ "Decrypt", "Encrypt", "GenerateDataKeyWithoutPlaintext", "ReEncryptFrom", "ReEncryptTo", "CreateGrant", "DescribeKey", "RetireGrant", "GenerateDataKey" ] } } }, { "Sid": "Allow describe key for AWS Clean Rooms ML service principal", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com" }, "Action": [ "kms:DescribeKey" ], "Resource": "*" } ] } ``` **합성 데이터가 없는 ML 입력 채널** ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "Allow access to principals authorized to use AWS Clean Rooms ML", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::666666666666:role/ExampleRole" }, "Action": [ "kms:DescribeKey", "kms:GenerateDataKey", "kms:Decrypt" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "kms:ViaService": "cleanrooms-ml.us-east-1.amazonaws.com" } } }, { "Sid": "Allow access to AWS Clean Rooms ML service principal", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com" }, "Action": [ "kms:DescribeKey", "kms:GenerateDataKey", "kms:Decrypt" ], "Resource": "*" } ] } ``` ------ **훈련된 모델 작업 또는 훈련된 모델 추론 작업** ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "Allow grant operations for principals authorized to use AWS Clean Rooms ML", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::666666666666:role/ExampleRole" }, "Action": [ "kms:GenerateDataKey", "kms:CreateGrant", "kms:Decrypt" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "kms:ViaService": "cleanrooms-ml.us-east-1.amazonaws.com" }, "ForAllValues:StringEquals": { "kms:GrantOperations": [ "Decrypt", "Encrypt", "GenerateDataKeyWithoutPlaintext", "ReEncryptFrom", "ReEncryptTo", "CreateGrant", "DescribeKey", "RetireGrant", "GenerateDataKey" ] }, "BoolIfExists": { "kms:GrantIsForAWSResource": true } } }, { "Sid": "Allow describe key for principals authorized to use AWS Clean Rooms ML", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::444455556666:role/ExampleRole" }, "Action": [ "kms:DescribeKey" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "kms:ViaService": "cleanrooms-ml.us-east-1.amazonaws.com" } } }, { "Sid": "Allow grant operations for AWS Clean Rooms ML service principal", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com" }, "Action": [ "kms:GenerateDataKey", "kms:CreateGrant", "kms:Decrypt" ], "Resource": "*", "Condition": { "ForAllValues:StringEquals": { "kms:GrantOperations": [ "Decrypt", "Encrypt", "GenerateDataKeyWithoutPlaintext", "ReEncryptFrom", "ReEncryptTo", "CreateGrant", "DescribeKey", "RetireGrant", "GenerateDataKey" ] } } }, { "Sid": "Allow describe key for AWS Clean Rooms ML service principal", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com" }, "Action": [ "kms:DescribeKey" ], "Resource": "*" } ] } ``` ------ Clean Rooms ML은 고객 관리형 키 정책에서 서비스 암호화 컨텍스트 또는 소스 컨텍스트 지정을 지원하지 않습니다. 서비스에서 내부적으로 사용하는 암호화 컨텍스트는 CloudTrail의 고객에게 표시됩니다. # 에 대한 서비스 연결 역할 사용 AWS Clean Rooms AWS Clean Rooms 는 AWS Identity and Access Management (IAM) [서비스 연결 역할을](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_terms-and-concepts.html#iam-term-service-linked-role) 사용합니다. 서비스 연결 역할은 직접 연결된 고유한 유형의 IAM 역할입니다 AWS Clean Rooms. 서비스 연결 역할은에서 사전 정의 AWS Clean Rooms 하며 서비스가 사용자를 대신하여 다른 AWS 서비스를 호출하는 데 필요한 모든 권한을 포함합니다. 필요한 권한을 수동으로 추가할 필요가 없으므로 서비스 연결 역할을 더 AWS Clean Rooms 쉽게 설정할 수 있습니다.는 서비스 연결 역할의 권한을 AWS Clean Rooms 정의하며, 달리 정의되지 않은 한 만 해당 역할을 수임 AWS Clean Rooms 할 수 있습니다. 정의된 권한에는 신뢰 정책과 권한 정책이 포함되며 이 권한 정책은 다른 IAM 엔터티에 연결할 수 없습니다. 먼저 관련 리소스를 삭제한 후에만 서비스 연결 역할을 삭제할 수 있습니다. 이렇게 하면 AWS Clean Rooms 리소스에 대한 액세스 권한을 실수로 제거할 수 없기 때문에 리소스가 보호됩니다. 서비스 연결 역할을 지원하는 다른 서비스에 대한 자세한 내용은 [AWS IAM으로 작업하는 서비스를](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_aws-services-that-work-with-iam.html) 참조하고 **서비스 연결 역할** 열에서 **예**인 서비스를 찾습니다. 해당 서비스에 대한 서비스 연결 역할 설명서를 보려면 **예** 링크를 선택합니다. ## 에 대한 서비스 연결 역할 권한 AWS Clean Rooms AWS Clean Rooms 는 **AWSServiceRoleForAWSCleanRooms**라는 서비스 연결 역할을 사용하여 Clean Rooms 관련 CloudWatch 지표를 AWS 계정에 게시합니다. AWSServiceRoleForAWSCleanRooms 서비스 연결 역할은 역할을 수임하기 위해 다음 서비스를 신뢰합니다. + `cleanrooms.amazonaws.com` AWSCleanRoomsServiceRolePolicy라는 역할 권한 정책은가 지정된 리소스에서 다음 작업을 완료 AWS Clean Rooms 하도록 허용합니다. + 작업: `all AWS resources, restricted to the AWS Clean Rooms namespace`에 대한 `cloudwatch:PutMetricData` 사용자, 그룹 또는 역할이 서비스 연결 역할을 생성, 편집 또는 삭제할 수 있도록 사용 권한을 구성해야 합니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [서비스 연결 역할 권한](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/using-service-linked-roles.html#service-linked-role-permissions)을 참조하세요. ## 에 대한 서비스 연결 역할 생성 AWS Clean Rooms IAM 콘솔을 사용하여 **AWSServiceRoleForAWSCleanRooms** 사용 사례로 서비스 연결 역할을 생성할 수 있습니다. AWS CLI 또는 AWS API에서 서비스 이름을 사용하여 `cleanrooms.amazonaws.com` 서비스 연결 역할을 생성합니다. 자세한 내용은 *IAM 사용자 설명서*의 [서비스 연결 역할 생성](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/using-service-linked-roles.html#create-service-linked-role) 섹션을 참조하세요. 이 서비스 연결 역할을 삭제하면 동일한 프로세스를 사용하여 역할을 다시 생성할 수 있습니다. ## 에 대한 서비스 연결 역할 편집 AWS Clean Rooms AWS Clean Rooms 에서는 AWSServiceRoleForAWSCleanRooms 서비스 연결 역할을 편집할 수 없습니다. 서비스 연결 역할을 생성한 후에는 다양한 개체가 역할을 참조할 수 있기 때문에 역할 이름을 변경할 수 없습니다. 하지만 IAM을 사용하여 역할의 설명을 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [서비스 연결 역할 편집](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/using-service-linked-roles.html#edit-service-linked-role)을 참조하세요. ## 에 대한 서비스 연결 역할 삭제 AWS Clean Rooms 서비스 연결 역할이 필요한 기능 또는 서비스가 더 이상 필요 없는 경우에는 해당 역할을 삭제하는 것이 좋습니다. 따라서 적극적으로 모니터링하거나 유지하지 않는 미사용 엔터티가 없도록 합니다. 단, 서비스 연결 역할에 대한 리소스를 먼저 정리해야 수동으로 삭제할 수 있습니다. **AWSServiceRoleForAWSCleanRooms**를 삭제하려면 먼저의 모든 [공동 작업](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/delete-collaboration.html) 및 [멤버십을](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/leave-collab.html) 삭제해야 합니다 AWS 계정. **참고** 리소스를 삭제하려고 할 때 AWS Clean Rooms 서비스가 역할을 사용하는 경우 삭제에 실패할 수 있습니다. 이 문제가 발생하면 몇 분 기다렸다가 작업을 다시 시도하세요. **IAM을 사용하여 수동으로 서비스 연결 역할을 삭제하려면 다음을 수행하세요.** IAM 콘솔 AWS CLI, 또는 AWS API를 사용하여 AWSServiceRoleForAWSCleanRooms 서비스 연결 역할을 삭제합니다. 자세한 내용은 IAM 사용 설명서의 [서비스 연결 역할 삭제](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/using-service-linked-roles.html#delete-service-linked-role)**를 참조하십시오. ## AWS Clean Rooms 서비스 연결 역할에 지원되는 리전 AWS Clean Rooms 는 서비스를 사용할 수 있는 모든 리전에서 서비스 연결 역할 사용을 지원합니다. 자세한 내용은 [AWS 리전 및 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/clean-rooms.html#clean-rooms_region) 섹션을 참조하세요. # 의 데이터 보존 AWS Clean Rooms AWS Clean Rooms 공동 작업에 일시적으로 읽는 모든 데이터는 쿼리가 완료된 후 삭제됩니다. 유사 모델을 만들면 Clean Rooms ML은 훈련 데이터를 읽고 이를 ML 모델에 적합한 형식으로 변환한 다음 훈련된 모델 파라미터를 Clean Rooms ML 내에 저장합니다. Clean Rooms ML은 훈련 데이터의 사본을 보관하지 않습니다. AWS Clean Rooms SQL 쿼리는 쿼리가 실행된 후 데이터를 보관하지 않습니다. 그런 다음 Clean Rooms ML은 훈련된 모델을 사용하여 모든 사용자의 동작을 요약합니다. Clean Rooms ML은 유사 모델이 활성화되어 있는 한 각 사용자에 대한 사용자 수준 데이터 세트를 데이터에 저장합니다. 유사 세그먼트 생성 작업을 시작하면 Clean Rooms ML은 시드 데이터를 읽고, 연결된 유사 모델에서 동작 요약을 읽고, AWS Clean Rooms 서비스 내에 저장된 유사 세그먼트를 생성합니다. Clean Rooms ML은 시드 데이터의 사본을 보관하지 않습니다. Clean Rooms ML은 작업이 활성 상태인 한 작업의 사용자 수준 출력을 저장합니다. 시드 데이터가 SQL 쿼리에서 나온 경우, 해당 쿼리의 출력은 작업 기간 동안만 서비스에 저장됩니다. 쿼리 결과는 암호화된 상태로 저장 및 전송됩니다. 유사 모델 또는 유사 세그먼트 생성 작업 데이터를 제거하려면 API를 사용하여 삭제합니다. Clean Rooms ML은 모델 또는 작업과 관련된 모든 데이터를 비동기적으로 삭제합니다. 이 프로세스가 완료되면 Clean Rooms ML은 모델 또는 작업에 대한 메타데이터를 삭제하며 API에 더 이상 표시되지 않습니다. Clean Rooms ML은 재해 복구 방지를 위해 삭제된 데이터를 3일 동안 보관합니다. 작업 또는 모델이 API에 더 이상 표시되지 않고 3일이 지나면 모델 또는 작업과 관련된 모든 데이터가 영구적으로 삭제됩니다. # 의 데이터 협업 모범 사례 AWS Clean Rooms 이 항목에서는 AWS Clean Rooms에서 데이터 공동 작업을 수행하는 모범 사례를 설명합니다. AWS Clean Rooms 는 [AWS 공동 책임 Model](https://aws.amazon.com/compliance/shared-responsibility-model/). AWS Clean Rooms offers [분석 규칙을](analysis-rules.md) 따르며, 이를 통해 공동 작업에서 민감한 데이터를 보호하는 능력을 강화할 수 있습니다. 에서 구성하는 분석 규칙 AWS Clean Rooms 은 구성한 제한(쿼리 제어 및 쿼리 출력 제어)을 적용합니다. 제한을 결정하고 그에 따라 분석 규칙을 구성하는 것은 사용자의 책임입니다. 데이터 공동 작업에는 단순한 사용 이상의 작업이 포함될 수 있습니다 AWS Clean Rooms. 데이터 공동 작업의 이점을 극대화하려면 AWS Clean Rooms 를 사용하고 특히 분석 규칙을 사용하여 다음 모범 사례를 수행하는 것이 좋습니다. **Topics** + [의 모범 사례 AWS Clean Rooms](#best-practices-with-clean-rooms) + [에서 분석 규칙 사용 모범 사례 AWS Clean Rooms](#best-practices-for-analysis-rules) ## 의 모범 사례 AWS Clean Rooms 각 데이터 공동 작업의 위험을 평가하고 이를 외부 및 내부 규정 준수 프로그램 및 정책과 같은 개인 정보 보호 요구 사항과 비교하는 것은 귀하의 책임입니다. 사용 시 추가 조치를 취하는 것이 좋습니다 AWS Clean Rooms. 이러한 조치는 위험을 추가로 관리하고 제3자가 데이터를 재식별하려는 시도(예: 차별화 공격 또는 부채널 공격)를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 공동 작업에 참여하기 전에 다른 협업자를 대상으로 실사를 실시하고 이들과 법적 계약을 체결하는 것을 고려해 보세요.** 데이터 사용을 모니터링하려면 AWS Clean Rooms을 사용하여 다른 감사 메커니즘을 채택하는 것도 고려해 볼 수 있습니다. ## 에서 분석 규칙 사용 모범 사례 AWS Clean Rooms 의 분석 규칙을 AWS Clean Rooms 사용하면 구성된 테이블에 쿼리 제어를 설정하여 실행할 수 있는 쿼리를 제한할 수 있습니다. 예를 들어 구성된 테이블을 조인하는 방법과 선택할 수 있는 열에 대한 쿼리 컨트롤을 설정할 수 있습니다. 또한 출력 행의 집계 임계값과 같은 쿼리 결과 제어를 설정하여 쿼리 출력을 제한할 수 있습니다. 서비스는 구성원이 쿼리에서 구성한 테이블에 대한 분석 규칙을 준수하지 않는 쿼리를 거부하고 해당 행을 제거합니다. 구성된 테이블에 분석 규칙을 사용할 때는 다음 *10가지 모범 사례*를 따르는 것이 좋습니다. + 별도의 쿼리 사용 사례(예: 대상 계획 또는 어트리뷰션)에 맞게 구성된 테이블을 별도로 생성하세요. 동일한 기본 AWS Glue 테이블을 사용하여 구성된 테이블을 여러 개 만들 수 있습니다. + 공동 작업에서 쿼리에 필요한 분석 규칙의 열(예: 차원 열, 목록 열, 조인 열)을 지정합니다. 이렇게 하면 차별화 공격의 위험을 완화하거나 다른 구성원이 데이터를 리버스 엔지니어링할 수 있습니다. **열 허용 목록** 기능을 사용하여 나중에 쿼리할 수 있는 다른 열을 기록해 둡니다. 특정 공동 작업에 사용할 수 있는 열을 사용자 지정하려면 동일한 기본 테이블로 구성된 AWS Glue 테이블을 추가로 생성합니다. + 공동 작업에서 분석에 필요한 기능을 분석 규칙에 지정합니다. 이렇게 하면 드문 기능 오류로부터의 리스크를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 오류는 개별 데이터 포인트에 관한 정보를 노출시킬 수 있습니다. 특정 공동 작업에 사용할 수 있는 함수를 사용자 지정하려면 동일한 기본 AWS Glue 테이블을 사용하여 구성된 테이블을 추가로 생성합니다. + 해당 행의 값이 민감한 열에는 집계 제약 조건을 추가합니다. 이는 구성된 테이블에 있는 열 뿐만 아니라 다른 공동 작업 멤버의 테이블과 분석 규칙에서도 집계 제약 조건으로 사용되는 열을 포함합니다. 여기에는 쿼리할 수 없는 구성 테이블의 열, 즉 구성된 테이블에는 있지만 분석 규칙에는 없는 열도 포함됩니다. 집계 제약 조건은 쿼리 결과를 공동 작업 외부 데이터와 상호 연관시키는 데 따른 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. + 테스트 공동 작업 및 분석 규칙을 생성하여 지정된 분석 규칙으로 생성된 테스트 제한을 테스트할 수 있습니다. + 구성된 테이블에 대한 공동 작업자 구성 테이블 및 구성원의 분석 규칙을 검토하여 공동 작업을 위해 합의한 내용과 일치하는지 확인하세요. 이렇게 하면 다른 구성원이 합의되지 않은 쿼리를 실행하기 위해 자신의 데이터를 엔지니어링하는 위험을 완화할 수 있습니다. + 분석 규칙을 설정한 후 구성된 테이블에서 활성화된 제공된 예제 쿼리(콘솔만 해당)를 검토합니다. **참고** 제공된 예제 쿼리 외에도 분석 규칙, 기타 공동 작업 멤버 테이블 및 분석 규칙을 기반으로 다른 쿼리를 사용할 수 있습니다. + 공동 작업에서 구성된 테이블에 대한 분석 규칙을 추가 또는 업데이트할 수 있습니다. 그런 다음 구성된 테이블이 연결된 모든 공동 작업과 그에 따른 영향을 검토합니다. 이렇게 하면 더 이상 사용되지 않는 분석 규칙을 사용하는 공동 작업이 없도록 할 수 있습니다. + 공동 작업에서 실행되는 쿼리를 검토하여 쿼리가 공동 작업을 위해 합의된 사용 사례 또는 쿼리와 일치하는지 확인하세요. (**쿼리 로깅** 기능이 켜져 있으면 쿼리 로그에서 쿼리를 사용할 수 있습니다.) 이렇게 하면 합의되지 않은 분석을 실행하는 구성원의 위험과 사이드 채널 공격과 같은 잠재적 공격을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. + 공동 작업 구성원의 분석 규칙 및 쿼리에 사용되는 구성된 테이블 열을 검토하여 공동 작업에서 합의한 내용과 일치하는지 확인하세요. (해당 기능이 켜져 있으면 쿼리 로그에서 쿼리를 사용할 수 있습니다.) 이렇게 하면 다른 구성원이 합의되지 않은 쿼리를 수행하기 위해 자신의 데이터를 조작하는 위험을 완화할 수 있습니다. # 에 대한 자격 증명 및 액세스 관리 AWS Clean Rooms AWS Identity and Access Management (IAM)는 관리자가 AWS 리소스에 대한 액세스를 안전하게 제어하는 데 도움이 AWS 서비스 되는 입니다. IAM 관리자는 누가 AWS Clean Rooms 리소스를 사용할 수 있는 *인증*(로그인) 및 *권한*(권한 있음)을 받을 수 있는지 제어합니다. IAM은 추가 비용 없이 사용할 수 AWS 서비스 있는 입니다. **Topics** + [대상](#security-iam-audience) + [ID를 통한 인증](#security-iam-auth-with-identities) + [정책을 사용하여 액세스 관리](#security-iam-managing-access) + [AWS Clean Rooms 에서 IAM을 사용하는 방법](security_iam_service-with-iam.md) + [에 대한 자격 증명 기반 정책 예제 AWS Clean Rooms](security_iam_id-based-policy-examples.md) + [AWS 에 대한 관리형 정책 AWS Clean Rooms](security-iam-awsmanpol.md) + [AWS Clean Rooms 자격 증명 및 액세스 문제 해결](security_iam_troubleshoot.md) + [교차 서비스 혼동된 대리자 예방](cross-service-confused-deputy-prevention.md) + [AWS Clean Rooms ML에 대한 IAM 동작](ml-behaviors.md) + [Clean Rooms ML Custom 모델의 IAM 동작](ml-behaviors-byom.md) ## 대상 AWS Identity and Access Management (IAM)를 사용하는 방법은 역할에 따라 다릅니다. + **서비스 사용자** - 기능에 액세스할 수 없는 경우 관리자에게 권한 요청(참조[AWS Clean Rooms 자격 증명 및 액세스 문제 해결](security_iam_troubleshoot.md)) + **서비스 관리자** - 사용자 액세스 결정 및 권한 요청 제출([AWS Clean Rooms 에서 IAM을 사용하는 방법](security_iam_service-with-iam.md) 참조) + **IAM 관리자** - 액세스를 관리하기 위한 정책 작성([에 대한 자격 증명 기반 정책 예제 AWS Clean Rooms](security_iam_id-based-policy-examples.md) 참조) ## ID를 통한 인증 인증은 자격 증명 자격 증명을 AWS 사용하여에 로그인하는 방법입니다. IAM 사용자 또는 AWS 계정 루트 사용자 IAM 역할을 수임하여 *로 인증*(로그인 AWS)되어야 합니다. 자격 증명 소스를 통해 제공된 자격 증명을 사용하여 페더레이션 자격 증명 AWS 으로에 로그인할 수 있습니다. AWS IAM Identity Center (IAM Identity Center) 사용자 또는 회사의 Single Sign-On 인증은 페더레이션 자격 증명의 예입니다. 페더레이션 ID로 로그인할 때 관리자가 이전에 IAM 역할을 사용하여 ID 페더레이션을 설정했습니다. 페더레이션을 사용하여 AWS 에 액세스하면 간접적으로 역할을 수임하게 됩니다. 사용자 유형에 따라 AWS Management Console 또는 AWS 액세스 포털에 로그인할 수 있습니다. 로그인에 대한 자세한 내용은 *AWS Sign-In 사용 설명서*의에 로그인하는 방법을 AWS참조하세요. [AWS 계정](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/how-to-sign-in.html) AWS 프로그래밍 방식으로에 액세스하는 경우는 자격 증명을 사용하여 요청에 암호화 방식으로 서명할 수 있는 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 명령줄 인터페이스(CLI)를 AWS 제공합니다. AWS 도구를 사용하지 않는 경우 요청에 직접 서명해야 합니다. 권장 방법을 사용하여 요청에 직접 서명하는 방법에 대한 자세한 내용은 **AWS 일반 참조의 [Signature Version 4 서명 프로세스](https://docs.aws.amazon.com//general/latest/gr/signature-version-4.html)를 참조하세요. 사용하는 인증 방법에 상관없이 추가 보안 정보를 제공해야 할 수도 있습니다. 예를 들어는 멀티 팩터 인증(MFA)을 사용하여 계정의 보안을 강화할 것을 AWS 권장합니다. 자세한 내용은 *AWS IAM Identity Center 사용 설명서*의 [다중 인증](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/enable-mfa.html) 및 *IAM 사용 설명서*의 [AWS에서 다중 인증(MFA) 사용](https://docs.aws.amazon.com//IAM/latest/UserGuide/id_credentials_mfa.html)을 참조하세요. ### AWS 계정 루트 사용자 를 생성할 때 계정의 모든 AWS 서비스 및 리소스에 대한 완전한 액세스 권한이 있는 하나의 로그인 자격 증명으로 AWS 계정시작합니다. 이 ID는 AWS 계정 *루트 사용자*라고 하며, 계정을 생성할 때 사용한 이메일 주소와 암호로 로그인하여 액세스합니다. 일상적인 작업에 루트 사용자를 사용하지 않을 것을 강력히 권장합니다. 루트 사용자 보안 인증 정보를 보호하고 루트 사용자만 수행할 수 있는 작업을 수행하는 데 사용합니다. 루트 사용자로 로그인해야 하는 전체 작업 목록을 보려면 *AWS 일반 참조*의 [AWS 계정 루트 사용자 보안안 인증 및 IAM 자격 증명](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/root-vs-iam.html#aws_tasks-that-require-root)을 참조하세요. ### 페더더레이션 자격 증명 가장 좋은 방법은 인간 사용자에게 자격 증명 공급자와의 페더레이션을 사용하여 임시 자격 증명을 AWS 서비스 사용하여에 액세스하도록 요구하는 것입니다. *페더레이션 자격 증명*은 엔터프라이즈 디렉터리, 웹 자격 증명 공급자 또는 자격 증명 소스의 자격 증명을 AWS 서비스 사용하여 Directory Service 에 액세스하는 사용자입니다. 페더레이션 ID는 임시 자격 증명을 제공하는 역할을 수임합니다. 중앙 집중식 액세스 관리를 위해 AWS IAM Identity Center를 추천합니다. 자세한 정보는 *AWS IAM Identity Center 사용 설명서*의 [What is IAM Identity Center?](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/what-is.html)를 참조하세요. ### IAM 사용자 및 그룹 *[IAM 사용자](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_users.html)*는 단일 개인 또는 애플리케이션에 대한 특정 권한을 가진 ID입니다. 장기 자격 증명이 있는 IAM 사용자 대신 임시 자격 증명을 사용하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 자격 [증명 공급자와의 페더레이션을 사용하여 임시 자격 증명을 AWS 사용하여에 액세스하도록 인간 사용자에게 요구](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html#bp-users-federation-idp)하기를 참조하세요. [https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_groups.html](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_groups.html)은 IAM 사용자 모음을 지정하고 대규모 사용자 집합에 대한 관리 권한을 더 쉽게 만듭니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [IAM 사용자 사용 사례](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/gs-identities-iam-users.html) 섹션을 참조하세요. ### IAM 역할 *[IAM 역할](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html)*은 임시 자격 증명을 제공하는 특정 권한이 있는 자격 증명입니다. [사용자에서 IAM 역할(콘솔)로 전환하거나 또는 API 작업을 호출하여 역할을](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_use_switch-role-console.html) 수임할 수 있습니다. AWS CLI AWS 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [역할 수임 방법](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_manage-assume.html)을 참조하세요. IAM 역할은 페더레이션 사용자 액세스, 임시 IAM 사용자 권한, 교차 계정 액세스, 교차 서비스 액세스 및 Amazon EC2에서 실행되는 애플리케이션에 유용합니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [교차 계정 리소스 액세스](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies-cross-account-resource-access.html)를 참조하세요. ## 정책을 사용하여 액세스 관리 정책을 AWS 생성하고 자격 증명 또는 리소스에 연결하여 AWS 에서 액세스를 제어합니다. 정책은 자격 증명 또는 리소스와 연결 AWS 될 때 권한을 정의하는의 객체입니다.는 보안 주체(사용자, 루트 사용자 또는 역할 세션)가 요청할 때 이러한 정책을 AWS 평가합니다. 정책에서 권한은 요청이 허용되거나 거부되는 지를 결정합니다. 대부분의 정책은에 JSON 문서 AWS 로 저장됩니다. JSON 정책 문서의 구조와 콘텐츠에 대한 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [JSON 정책 개요](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies.html#access_policies-json)를 참조하세요. 관리자는 AWS JSON 정책을 사용하여 누가 무엇에 액세스할 수 있는지 지정할 수 있습니다. 즉, 어떤 **보안 주체**가 어떤 **리소스**와 어떤 **조건**에서 **작업**을 수행할 수 있는지를 지정할 수 있습니다. 모든 IAM 개체(사용자 또는 역할)는 처음에는 권한이 없습니다. 기본적으로 사용자는 아무 작업도 수행할 수 없으며, 자신의 암호를 변경할 수도 없습니다. 사용자에게 태스크를 수행할 권한을 부여하기 위해 관리자는 사용자에게 권한 정책을 연결해야 합니다. 또한 관리자는 의도한 권한을 가지고 있는 그룹에 사용자를 추가할 수 있습니다. 관리자가 그룹에 권한을 부여하면 그룹의 모든 사용자가 해당 권한을 받습니다. IAM 정책은 태스크를 수행하기 위해 사용하는 방법과 상관없이 작업에 대한 권한을 정의합니다. 예를 들어, `iam:GetRole` 작업을 허용하는 정책이 있다고 가정합니다. 해당 정책이 있는 사용자는 AWS Management Console AWS CLI, 또는 AWS API에서 역할 정보를 가져올 수 있습니다. ### ID 기반 정책 ID 기반 정책은 IAM 사용자, 사용자 그룹 또는 역할과 같은 ID에 연결할 수 있는 JSON 권한 정책 문서입니다. 이러한 정책은 사용자 및 역할이 어떤 리소스와 어떤 조건에서 어떤 작업을 수행할 수 있는지를 제어합니다. 자격 증명 기반 정책을 생성하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*에서 [고객 관리형 정책으로 사용자 지정 IAM 권한 정의](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html)를 참조하세요. ID 기반 정책은 *인라인 정책* 또는 *관리형 정책*으로 한층 더 분류할 수 있습니다. 인라인 정책은 단일 사용자, 그룹 또는 역할에 직접 포함됩니다. 관리형 정책은 AWS 계정에 속한 다수의 사용자, 그룹 및 역할에 독립적으로 추가할 수 있는 정책입니다. 관리형 정책에는 AWS 관리형 정책 및 고객 관리형 정책이 포함됩니다. 관리형 정책 또는 인라인 정책을 선택하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [관리형 정책과 인라인 정책의 선택](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_managed-vs-inline.html#choosing-managed-or-inline)을 참조하세요. ### 리소스 기반 정책 리소스 기반 정책은 리소스에 연결하는 JSON 정책 설명서입니다. 리소스 기반 정책의 예제는 IAM *역할 신뢰 정책*과 Amazon S3 *버킷 정책*입니다. 리소스 기반 정책을 지원하는 서비스에서 서비스 관리자는 이러한 정책을 사용하여 특정 리소스에 대한 액세스를 통제할 수 있습니다. 정책이 연결된 리소스의 경우 정책은 지정된 보안 주체가 해당 리소스와 어떤 조건에서 어떤 작업을 수행할 수 있는지를 정의합니다. 리소스 기반 정책에서 [보안 주체를 지정](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements_principal.html)해야 합니다. 보안 주체에는 계정, 사용자, 역할, 페더레이션 사용자 또는이 포함될 수 있습니다 AWS 서비스. 리소스 기반 정책은 해당 서비스에 있는 인라인 정책입니다. 리소스 기반 정책에서는 IAM의 AWS 관리형 정책을 사용할 수 없습니다. ### 기타 정책 유형 AWS 는 덜 일반적인 추가 정책 유형을 지원합니다. 이러한 정책 타입은 더 일반적인 정책 유형에 따라 사용자에게 부여되는 최대 권한을 설정할 수 있습니다. + **권한 경계** – 권한 경계는 ID 기반 정책에 따라 IAM 엔터티(IAM 사용자 또는 역할)에 부여할 수 있는 최대 권한을 설정하는 고급 기능입니다. 엔터티에 대한 권한 경계를 설정할 수 있습니다. 그 결과로 얻는 권한은 개체의 자격 증명 기반 정책과 그 권한 경계의 교집합입니다. `Principal` 필드에서 사용자나 역할을 보안 주체로 지정하는 리소스 기반 정책은 권한 경계를 통해 제한되지 않습니다. 이러한 정책 중 하나에 포함된 명시적 거부는 허용을 재정의합니다. 권한 경계에 대한 자세한 정보는 *IAM 사용 설명서*의 [IAM 엔티티에 대한 권한 경계](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_boundaries.html)를 참조하세요. + **서비스 제어 정책(SCPs)** - SCPs는의 조직 또는 조직 단위(OU)에 대한 최대 권한을 지정하는 JSON 정책입니다 AWS Organizations. AWS Organizations 는 AWS 계정 비즈니스가 소유한 여러를 그룹화하고 중앙에서 관리하기 위한 서비스입니다. 조직에서 모든 기능을 활성화할 경우, 서비스 제어 정책(SCP)을 임의의 또는 모든 계정에 적용할 수 있습니다. SCP는 각각을 포함하여 멤버 계정의 엔터티에 대한 권한을 제한합니다 AWS 계정 루트 사용자. 조직 및 SCP에 대한 자세한 정보는 *AWS Organizations 사용 설명서*의 [SCP 작동 방식](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_about-scps.html)을 참조하십시오. + **세션 정책** – 세션 정책은 역할 또는 페더레이션 사용자에 대해 임시 세션을 프로그래밍 방식으로 생성할 때 파라미터로 전달하는 고급 정책입니다. 결과적으로 얻는 세션의 권한은 사용자 또는 역할의 ID 기반 정책의 교차와 세션 정책입니다. 또한 권한을 리소스 기반 정책에서 가져올 수도 있습니다. 이러한 정책 중 하나에 포함된 명시적 거부는 허용을 재정의합니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [세션 정책](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies.html#policies_session)을 참조하세요. ### 여러 정책 유형 여러 정책 유형이 요청에 적용되는 경우, 결과 권한은 이해하기가 더 복잡합니다. 에서 여러 정책 유형이 관련될 때 요청을 허용할지 여부를 AWS 결정하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [정책 평가 로직](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_evaluation-logic.html)을 참조하세요. # AWS Clean Rooms 에서 IAM을 사용하는 방법 IAM을 사용하여에 대한 액세스를 관리하기 전에 사용할 수 있는 IAM 기능을 AWS Clean Rooms알아봅니다 AWS Clean Rooms. **에서 사용할 수 있는 IAM 기능 AWS Clean Rooms** | IAM 특성 | AWS Clean Rooms 지원 | | --- | --- | | [자격 증명 기반 정책](#security_iam_service-with-iam-id-based-policies) | 예 | | [리소스 기반 정책](#security_iam_service-with-iam-resource-based-policies) | 부분적 | | [정책 작업](#security_iam_service-with-iam-id-based-policies-actions) | 예 | | [정책 리소스](#security_iam_service-with-iam-id-based-policies-resources) | 예 | | [정책 조건 키(서비스별)](#security_iam_service-with-iam-id-based-policies-conditionkeys) | 부분적 | | [ACL](#security_iam_service-with-iam-acls) | 아니요 | | [ABAC(정책의 태그)](#security_iam_service-with-iam-tags) | 예 | | [임시 보안 인증](#security_iam_service-with-iam-roles-tempcreds) | 예 | | [전달 액세스 세션(FAS)](#security_iam_service-with-iam-principal-permissions) | 예 | | [서비스 역할](#security_iam_service-with-iam-roles-service) | 예 | | [서비스 연결 역할](#security_iam_service-with-iam-roles-service-linked) | 아니요 | AWS Clean Rooms 및 기타에서 대부분의 IAM 기능을 AWS 서비스 사용하는 방법을 개괄적으로 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [AWS 서비스 IAM으로 작업하는](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_aws-services-that-work-with-iam.html) 섹션을 참조하세요. ## 에 대한 자격 증명 기반 정책 AWS Clean Rooms **ID 기반 정책 지원:** 예 ID 기반 정책은 IAM 사용자, 사용자 그룹 또는 역할과 같은 ID에 연결할 수 있는 JSON 권한 정책 문서입니다. 이러한 정책은 사용자 및 역할이 어떤 리소스와 어떤 조건에서 어떤 작업을 수행할 수 있는지를 제어합니다. 자격 증명 기반 정책을 생성하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*에서 [고객 관리형 정책으로 사용자 지정 IAM 권한 정의](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html)를 참조하세요. IAM ID 기반 정책을 사용하면 허용되거나 거부되는 작업과 리소스뿐 아니라 작업이 허용되거나 거부되는 조건을 지정할 수 있습니다. JSON 정책에서 사용할 수 있는 모든 요소에 대해 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [IAM JSON 정책 요소 참조](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements.html)를 참조하세요. ### 에 대한 자격 증명 기반 정책 예제 AWS Clean Rooms 자격 AWS Clean Rooms 증명 기반 정책의 예를 보려면 섹션을 참조하세요[에 대한 자격 증명 기반 정책 예제 AWS Clean Rooms](security_iam_id-based-policy-examples.md). ## 내의 리소스 기반 정책 AWS Clean Rooms **리소스 기반 정책 지원:** 부분적 리소스 기반 정책은 리소스에 연결하는 JSON 정책 설명서입니다. 리소스 기반 정책의 예제는 IAM *역할 신뢰 정책*과 Amazon S3 *버킷 정책*입니다. 리소스 기반 정책을 지원하는 서비스에서 서비스 관리자는 이러한 정책을 사용하여 특정 리소스에 대한 액세스를 통제할 수 있습니다. 정책이 연결된 리소스의 경우 정책은 지정된 보안 주체가 해당 리소스와 어떤 조건에서 어떤 작업을 수행할 수 있는지를 정의합니다. 리소스 기반 정책에서 [보안 주체를 지정](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements_principal.html)해야 합니다. 보안 주체에는 계정, 사용자, 역할, 페더레이션 사용자 또는이 포함될 수 있습니다 AWS 서비스. 교차 계정 액세스를 활성화하려는 경우, 전체 계정이나 다른 계정의 IAM 개체를 리소스 기반 정책의 보안 주체로 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [IAM에서 교차 계정 리소스 액세스](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies-cross-account-resource-access.html)를 참조하세요. 서비스는 *구성된 유사 모델에 연결된 구성된 유사 모델 관리형 리소스 정책이라는 한 가지 유형의 리소스 기반 정책*만 AWS Clean Rooms 지원합니다. 이 정책은 구성된 유사 모델에 대해 작업을 수행할 수 있는 보안 주체를 정의합니다. 구성된 유사 모델에 리소스 기반 정책을 연결하는 방법은 **[AWS Clean Rooms ML에 대한 IAM 동작](ml-behaviors.md)** 단원을 참조하세요. ## 에 대한 정책 작업 AWS Clean Rooms **정책 작업 지원:** 예 관리자는 AWS JSON 정책을 사용하여 누가 무엇에 액세스할 수 있는지 지정할 수 있습니다. 즉, 어떤 **보안 주체**가 어떤 **리소스**와 어떤 **조건**에서 **작업**을 수행할 수 있는지를 지정할 수 있습니다. JSON 정책의 `Action`요소는 정책에서 액세스를 허용하거나 거부하는 데 사용할 수 있는 작업을 설명합니다. 연결된 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여하기 위한 정책에 작업을 포함하세요. AWS Clean Rooms 작업 목록을 보려면 *서비스 승인* 참조의에서 [정의한 작업을 AWS Clean Rooms](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_awscleanrooms.html) 참조하세요. 의 정책 작업은 작업 앞에 다음 접두사를 AWS Clean Rooms 사용합니다. ``` cleanrooms ``` 단일 문에서 여러 작업을 지정하려면 쉼표로 구분합니다. ``` "Action": [ "cleanrooms:action1", "cleanrooms:action2" ] ``` 자격 AWS Clean Rooms 증명 기반 정책의 예를 보려면 섹션을 참조하세요[에 대한 자격 증명 기반 정책 예제 AWS Clean Rooms](security_iam_id-based-policy-examples.md). ## 에 대한 정책 리소스 AWS Clean Rooms **정책 리소스 지원:** 예 관리자는 AWS JSON 정책을 사용하여 누가 무엇에 액세스할 수 있는지 지정할 수 있습니다. 즉, 어떤 **보안 주체**가 어떤 **리소스**와 어떤 **조건**에서 **작업**을 수행할 수 있는지를 지정할 수 있습니다. `Resource` JSON 정책 요소는 작업이 적용되는 하나 이상의 객체를 지정합니다. 모범 사례에 따라 [Amazon 리소스 이름(ARN)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference-arns.html)을 사용하여 리소스를 지정합니다. 리소스 수준 권한을 지원하지 않는 작업의 경우, 와일드카드(\$1)를 사용하여 해당 문이 모든 리소스에 적용됨을 나타냅니다. ``` "Resource": "*" ``` AWS Clean Rooms 리소스 유형 및 해당 ARNs 목록을 보려면 *서비스 승인* 참조의에서 [정의한 리소스를 AWS Clean Rooms](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_your_service.html#your_service-resources-for-iam-policies) 참조하세요. 각 리소스의 ARN을 지정할 수 있는 작업을 알아보려면 [AWS Clean Rooms에서 정의한 작업](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_your_service.html#your_service-actions-as-permissions)을 참조하세요. 자격 AWS Clean Rooms 증명 기반 정책의 예를 보려면 섹션을 참조하세요[에 대한 자격 증명 기반 정책 예제 AWS Clean Rooms](security_iam_id-based-policy-examples.md). ## 에 대한 정책 조건 키 AWS Clean Rooms **서비스별 정책 조건 키 지원:** 부분 관리자는 AWS JSON 정책을 사용하여 누가 무엇에 액세스할 수 있는지 지정할 수 있습니다. 즉, 어떤 **보안 주체**가 어떤 **리소스**와 어떤 **조건**에서 **작업**을 수행할 수 있는지를 지정할 수 있습니다. `Condition` 요소는 정의된 기준에 따라 문이 실행되는 시기를 지정합니다. 같음(equals) 또는 미만(less than)과 같은 [조건 연산자](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements_condition_operators.html)를 사용하여 정책의 조건을 요청의 값과 일치시키는 조건식을 생성할 수 있습니다. 모든 AWS 전역 조건 키를 보려면 *IAM 사용 설명서*의 [AWS 전역 조건 컨텍스트 키를](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_condition-keys.html) 참조하세요. AWS Clean Rooms ML이 정책 조건 키를 사용하는 방법을 알아보려면 섹션을 참조하세요**[AWS Clean Rooms ML에 대한 IAM 동작](ml-behaviors.md)**. ## ACLs AWS Clean Rooms **ACL 지원:** 아니요 액세스 제어 목록(ACL)은 어떤 보안 주체(계정 멤버, 사용자 또는 역할)가 리소스에 액세스할 수 있는 권한을 가지고 있는지를 제어합니다. ACL은 JSON 정책 문서 형식을 사용하지 않지만 리소스 기반 정책과 유사합니다. ## 를 사용한 ABAC AWS Clean Rooms **ABAC 지원(정책의 태그):** 예 속성 기반 액세스 제어(ABAC)는 태그라고 불리는 속성을 기반으로 권한을 정의하는 권한 부여 전략입니다. IAM 엔터티 및 AWS 리소스에 태그를 연결한 다음 보안 주체의 태그가 리소스의 태그와 일치할 때 작업을 허용하는 ABAC 정책을 설계할 수 있습니다. 태그에 근거하여 액세스를 제어하려면 `aws:ResourceTag/key-name`, `aws:RequestTag/key-name`또는 `aws:TagKeys`조건 키를 사용하여 정책의 [조건 요소](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements_condition.html)에 태그 정보를 제공합니다. 서비스가 모든 리소스 유형에 대해 세 가지 조건 키를 모두 지원하는 경우, 값은 서비스에 대해 **예**입니다. 서비스가 일부 리소스 유형에 대해서만 세 가지 조건 키를 모두 지원하는 경우, 값은 **부분적**입니다. ABAC에 대한 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [ABAC 권한 부여를 통한 권한 정의](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction_attribute-based-access-control.html)를 참조하세요. ABAC 설정 단계가 포함된 자습서를 보려면 *IAM 사용 설명서*의 [속성 기반 액세스 제어(ABAC) 사용](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/tutorial_attribute-based-access-control.html)을 참조하세요. ## 에서 임시 자격 증명 사용 AWS Clean Rooms **임시 자격 증명 지원:** 예 임시 자격 증명은 AWS 리소스에 대한 단기 액세스를 제공하며 페더레이션을 사용하거나 역할을 전환할 때 자동으로 생성됩니다. 장기 액세스 키를 사용하는 대신 임시 자격 증명을 동적으로 생성하는 것이 AWS 좋습니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [IAM의 임시 보안 자격 증명](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp.html) 및 [IAM으로 작업하는AWS 서비스](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_aws-services-that-work-with-iam.html) 섹션을 참조하세요. ## 에 대한 전달 액세스 세션 AWS Clean Rooms **전달 액세스 세션(FAS) 지원:** 예 전달 액세스 세션(FAS)은를 호출하는 보안 주체의 권한을 다운스트림 서비스에 AWS 서비스 대한 요청과 AWS 서비스함께 사용합니다. FAS 요청 시 정책 세부 정보는 [전달 액세스 세션](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_forward_access_sessions.html)을 참조하세요. ## 에 대한 서비스 역할 AWS Clean Rooms **서비스 역할 지원:** 예 서비스 역할은 서비스가 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 것으로 가정하는 [IAM 역할](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html)입니다. IAM 관리자는 IAM 내에서 서비스 역할을 생성, 수정 및 삭제할 수 있습니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [AWS 서비스 AWS에 권한을 위임할 역할 생성](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-service.html)을 참조하세요. **주의** 서비스 역할에 대한 권한을 변경하면 AWS Clean Rooms 기능이 중단될 수 있습니다. 에서 관련 지침을 AWS Clean Rooms 제공하는 경우에만 서비스 역할을 편집합니다. ## 에 대한 서비스 연결 역할 AWS Clean Rooms **서비스 연결 역할 지원:** 아니요 서비스 연결 역할은에 연결된 서비스 역할의 한 유형입니다 AWS 서비스. 서비스는 사용자를 대신하여 작업을 수행하기 위해 역할을 수임할 수 있습니다. 서비스 연결 역할은에 표시 AWS 계정 되며 서비스가 소유합니다. IAM 관리자는 서비스 연결 역할의 권한을 볼 수 있지만 편집은 할 수 없습니다. 서비스 연결 역할 생성 또는 관리에 대한 자세한 내용은 [IAM으로 작업하는AWS 서비스](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_aws-services-that-work-with-iam.html)를 참조하세요. **서비스 연결 역할** 열에서 `Yes`가 포함된 서비스를 테이블에서 찾습니다. 해당 서비스에 대한 서비스 연결 역할 설명서를 보려면 **예(Yes)** 링크를 선택합니다. # 에 대한 자격 증명 기반 정책 예제 AWS Clean Rooms 기본적으로 사용자 및 역할에는 AWS Clean Rooms 리소스를 생성하거나 수정할 수 있는 권한이 없습니다. 사용자에게 사용자가 필요한 리소스에서 작업을 수행할 권한을 부여하려면 IAM 관리자가 IAM 정책을 생성하면 됩니다. 이러한 예제 JSON 정책 문서를 사용하여 IAM ID 기반 정책을 생성하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [IAM 정책 생성(콘솔)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create-console.html)을 참조하세요. 각 리소스 유형에 대한 ARNs 형식을 포함하여 AWS Clean Rooms에서 정의한 작업 및 리소스 유형에 대한 자세한 내용은 *서비스 권한* 부여 참조의 [에 사용되는 작업, 리소스 및 조건 키를 AWS Clean Rooms](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_your_service.html) 참조하세요. **Topics** + [정책 모범 사례](#security_iam_service-with-iam-policy-best-practices) + [AWS Clean Rooms 콘솔 사용](#security_iam_id-based-policy-examples-console) + [사용자가 자신의 고유한 권한을 볼 수 있도록 허용](#security_iam_id-based-policy-examples-view-own-permissions) ## 정책 모범 사례 자격 증명 기반 정책에 따라 계정에서 사용자가 AWS Clean Rooms 리소스를 생성, 액세스 또는 삭제할 수 있는지 여부가 결정됩니다. 이 작업으로 인해 AWS 계정에 비용이 발생할 수 있습니다. ID 기반 정책을 생성하거나 편집할 때는 다음 지침과 권장 사항을 따르세요. + ** AWS 관리형 정책을 시작하고 최소 권한으로 전환 -** 사용자 및 워크로드에 권한 부여를 시작하려면 많은 일반적인 사용 사례에 대한 권한을 부여하는 *AWS 관리형 정책을* 사용합니다. 에서 사용할 수 있습니다 AWS 계정. 사용 사례에 맞는 AWS 고객 관리형 정책을 정의하여 권한을 추가로 줄이는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [AWS 관리형 정책](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_managed-vs-inline.html#aws-managed-policies) 또는 [AWS 직무에 대한 관리형 정책](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_job-functions.html)을 참조하세요. + **최소 권한 적용** – IAM 정책을 사용하여 권한을 설정하는 경우, 작업을 수행하는 데 필요한 권한만 부여합니다. 이렇게 하려면 *최소 권한*으로 알려진 특정 조건에서 특정 리소스에 대해 수행할 수 있는 작업을 정의합니다. IAM을 사용하여 권한을 적용하는 방법에 대한 자세한 정보는 *IAM 사용 설명서*에 있는 [IAM의 정책 및 권한](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies.html)을 참조하세요. + **IAM 정책의 조건을 사용하여 액세스 추가 제한** – 정책에 조건을 추가하여 작업 및 리소스에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다. 예를 들어, SSL을 사용하여 모든 요청을 전송해야 한다고 지정하는 정책 조건을 작성할 수 있습니다. AWS 서비스와 같은 특정를 통해 사용되는 경우 조건을 사용하여 서비스 작업에 대한 액세스 권한을 부여할 수도 있습니다 CloudFormation. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [IAM JSON 정책 요소: 조건](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements_condition.html)을 참조하세요. + **IAM Access Analyzer를 통해 IAM 정책을 확인하여 안전하고 기능적인 권한 보장** - IAM Access Analyzer에서는 IAM 정책 언어(JSON)와 모범 사례가 정책에서 준수되도록 새로운 및 기존 정책을 확인합니다. IAM Access Analyzer는 100개 이상의 정책 확인 항목과 실행 가능한 추천을 제공하여 안전하고 기능적인 정책을 작성하도록 돕습니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [IAM Access Analyzer에서 정책 검증](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access-analyzer-policy-validation.html)을 참조하세요. + **다중 인증(MFA) 필요 -**에서 IAM 사용자 또는 루트 사용자가 필요한 시나리오가 있는 경우 추가 보안을 위해 MFA를 AWS 계정켭니다. API 작업을 직접적으로 호출할 때 MFA가 필요하면 정책에 MFA 조건을 추가합니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [MFA를 통한 보안 API 액세스](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_mfa_configure-api-require.html)를 참조하세요. IAM의 모범 사례에 대한 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [IAM의 보안 모범 사례](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html)를 참조하세요. ## AWS Clean Rooms 콘솔 사용 AWS Clean Rooms 콘솔에 액세스하려면 최소 권한 집합이 있어야 합니다. 이러한 권한은의 AWS Clean Rooms 리소스에 대한 세부 정보를 나열하고 볼 수 있도록 허용해야 합니다 AWS 계정. 최소 필수 권한보다 더 제한적인 ID 기반 정책을 생성하는 경우, 콘솔이 해당 정책에 연결된 엔티티(사용자 또는 역할)에 대해 의도대로 작동하지 않습니다. AWS CLI 또는 AWS API만 호출하는 사용자에게는 최소 콘솔 권한을 허용할 필요가 없습니다. 대신, 수행하려는 API 작업과 일치하는 작업에만 액세스할 수 있도록 합니다. 사용자와 역할이 AWS Clean Rooms 콘솔을 계속 사용할 수 있도록 하려면 AWS Clean Rooms `FullAccess` 또는 `ReadOnly` AWS 관리형 정책도 엔터티에 연결합니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [사용자에게 권한 추가](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_users_change-permissions.html#users_change_permissions-add-console)를 참조하세요. ## 사용자가 자신의 고유한 권한을 볼 수 있도록 허용 이 예제는 IAM 사용자가 자신의 사용자 ID에 연결된 인라인 및 관리형 정책을 볼 수 있도록 허용하는 정책을 생성하는 방법을 보여줍니다. 이 정책에는 콘솔에서 또는 AWS CLI 또는 AWS API를 사용하여 프로그래밍 방식으로이 작업을 완료할 수 있는 권한이 포함됩니다. ``` { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "ViewOwnUserInfo", "Effect": "Allow", "Action": [ "iam:GetUserPolicy", "iam:ListGroupsForUser", "iam:ListAttachedUserPolicies", "iam:ListUserPolicies", "iam:GetUser" ], "Resource": ["arn:aws:iam::*:user/${aws:username}"] }, { "Sid": "NavigateInConsole", "Effect": "Allow", "Action": [ "iam:GetGroupPolicy", "iam:GetPolicyVersion", "iam:GetPolicy", "iam:ListAttachedGroupPolicies", "iam:ListGroupPolicies", "iam:ListPolicyVersions", "iam:ListPolicies", "iam:ListUsers" ], "Resource": "*" } ] } ``` # AWS 에 대한 관리형 정책 AWS Clean Rooms AWS 관리형 정책은에서 생성하고 관리하는 독립 실행형 정책입니다 AWS. AWS 관리형 정책은 사용자, 그룹 및 역할에 권한 할당을 시작할 수 있도록 많은 일반적인 사용 사례에 대한 권한을 제공하도록 설계되었습니다. AWS 관리형 정책은 모든 AWS 고객이 사용할 수 있으므로 특정 사용 사례에 대해 최소 권한을 부여하지 않을 수 있습니다. 사용 사례에 고유한 [고객 관리형 정책](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_managed-vs-inline.html#customer-managed-policies)을 정의하여 권한을 줄이는 것이 좋습니다. AWS 관리형 정책에 정의된 권한은 변경할 수 없습니다. 가 관리형 정책에 정의된 권한을 AWS 업데이트하는 AWS 경우 업데이트는 정책이 연결된 모든 보안 주체 자격 증명(사용자, 그룹 및 역할)에 영향을 줍니다. AWS AWS 서비스 는 새가 시작되거나 기존 서비스에 새 API 작업을 사용할 수 있게 되면 AWS 관리형 정책을 업데이트할 가능성이 높습니다. 자세한 내용은 *IAM 사용자 가이드*의 [AWS 관리형 정책](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_managed-vs-inline.html#aws-managed-policies)을 참조하세요. ## AWS 관리형 정책: `AWSCleanRoomsReadOnlyAccess` `AWSCleanRoomsReadOnlyAccess`를 IAM 보안 주체에 연결할 수 있습니다. 이 정책은 `AWSCleanRoomsReadOnlyAccess` 공동 작업의 리소스 및 메타데이터에 대해 읽기 전용 액세스 권한을 부여합니다. ** 권한 세부 정보** 이 정책에는 다음 권한이 포함되어 있습니다. + `CleanRoomsRead`— 보안 주체가 서비스에 대한 읽기 전용 액세스를 허용합니다. + `ConsoleDisplayTables` - 보안 주체가 콘솔의 기본 AWS Glue 테이블에 대한 데이터를 표시하는 데 필요한 AWS Glue 메타데이터에 대한 읽기 전용 액세스를 허용합니다. + `ConsoleLogSummaryQueryLogs`— 보안 주체가 쿼리 로그를 볼 수 있도록 허용합니다. + `ConsoleLogSummaryObtainLogs`— 보안 주체가 로그 결과를 검색할 수 있습니다. 정책 세부 정보의 JSON 목록은 *AWS 관리형 정책 참조 안내서*의 [AWSCleanRoomsReadOnlyAccess](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AWSCleanRoomsReadOnlyAccess.html)를 참조하세요. ## AWS 관리형 정책: `AWSCleanRoomsFullAccess` `AWSCleanRoomsFullAccess`를 IAM 보안 주체에 연결할 수 있습니다. 이 정책은 AWS Clean Rooms 공동 작업의 리소스 및 메타데이터에 대한 전체 액세스(읽기, 쓰기 및 업데이트)를 허용하는 관리 권한을 부여합니다. 이 정책에는 쿼리를 수행할 수 있는 액세스 권한이 포함됩니다. ** 권한 세부 정보** 이 정책에는 다음 권한이 포함되어 있습니다. + `CleanRoomsAccess` - 모든 리소스의 모든 작업에 대한 전체 액세스 권한을 부여합니다 AWS Clean Rooms. + `PassServiceRole`— 이름에 "cleanrooms“이 있는 서비스(`PassedToService`조건)에만 서비스 역할을 전달할 수 있는 액세스 권한을 부여합니다. + `ListRolesToPickServiceRole` - 보안 주체가 사용 시 서비스 역할을 선택하기 위해 모든 역할을 나열할 수 있도록 허용합니다 AWS Clean Rooms. + `GetRoleAndListRolePoliciesToInspectServiceRole`— 보안 주체가 IAM의 서비스 역할과 해당 정책을 볼 수 있도록 허용합니다. + `ListPoliciesToInspectServiceRolePolicy`— 보안 주체가 IAM의 서비스 역할과 해당 정책을 볼 수 있도록 허용합니다. + `GetPolicyToInspectServiceRolePolicy`— 주체가 IAM의 서비스 역할과 해당 정책을 볼 수 있도록 허용합니다. + `ConsoleDisplayTables` - 보안 주체가 콘솔의 기본 AWS Glue 테이블에 대한 데이터를 표시하는 데 필요한 AWS Glue 메타데이터에 대한 읽기 전용 액세스를 허용합니다. + `ConsolePickQueryResultsBucketListAll`— 보안 주체가 사용 가능한 모든 S3 버킷 목록에서 Amazon S3 버킷(쿼리 결과가 작성되는)을 선택할 수 있도록 허용합니다. + `SetQueryResultsBucket`— 보안 주체가 쿼리 결과를 기록되는 S3 버킷을 선택할 수 있습니다. + `ConsoleDisplayQueryResults`— 보안 주체가 S3 버킷에서 읽은 쿼리 결과를 고객에게 표시할 수 있습니다. + `WriteQueryResults`— 보안 주체가 쿼리 결과를 고객 소유의 S3 버킷에 쓸 수 있습니다. + `EstablishLogDeliveries`— 보안 주체가 고객의 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 쿼리 로그를 전송할 수 있습니다. + `SetupLogGroupsDescribe`— 보안 주체가 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹 생성 프로세스를 사용할 수 있습니다. + `SetupLogGroupsCreate` – 보안 주체가 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹을 생성, 관리 및 설명할 수 있습니다. + `SetupLogGroupsResourcePolicy`— 보안 주체가 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 대한 리소스 정책을 설정할 수 있습니다. + `ConsoleLogSummaryQueryLogs`— 보안 주체가 쿼리 로그를 볼 수 있도록 허용합니다. + `ConsoleLogSummaryObtainLogs`— 보안 주체가 로그 결과를 검색할 수 있습니다. 정책 세부 정보의 JSON 목록은 *AWS 관리형 정책 참조 안내서*의 [AWSCleanRoomsFullAccess](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AWSCleanRoomsFullAccess.html)를 참조하세요. ## AWS 관리형 정책: `AWSCleanRoomsFullAccessNoQuerying` `AWSCleanRoomsFullAccessNoQuerying`을 IAM principals에 첨부할 수 있습니다. 이 정책은 AWS Clean Rooms 공동 작업의 리소스 및 메타데이터에 대한 전체 액세스(읽기, 쓰기 및 업데이트)를 허용하는 관리 권한을 부여합니다. 이 정책은 쿼리를 수행할 수 있는 액세스를 제외합니다. ** 권한 세부 정보** 이 정책에는 다음 권한이 포함되어 있습니다. + `CleanRoomsAccess` - 공동 작업에서 쿼리를 AWS Clean Rooms제외한의 모든 리소스에 대한 모든 작업에 대한 전체 액세스 권한을 부여합니다. + `CleanRoomsNoQuerying`— 쿼리를 방지하기 위해 `StartProtectedQuery`와 `UpdateProtectedQuery`를 명시적으로 거부합니다. + `PassServiceRole`— 이름에 "cleanrooms“이 있는 서비스(`PassedToService`조건)에만 서비스 역할을 전달할 수 있는 액세스 권한을 부여합니다. + `ListRolesToPickServiceRole` - 보안 주체가 사용 시 서비스 역할을 선택하기 위해 모든 역할을 나열할 수 있도록 허용합니다 AWS Clean Rooms. + `GetRoleAndListRolePoliciesToInspectServiceRole`— 보안 주체가 IAM의 서비스 역할과 해당 정책을 볼 수 있도록 허용합니다. + `ListPoliciesToInspectServiceRolePolicy`— 보안 주체가 IAM의 서비스 역할과 해당 정책을 볼 수 있도록 허용합니다. + `GetPolicyToInspectServiceRolePolicy`— 주체가 IAM의 서비스 역할과 해당 정책을 볼 수 있도록 허용합니다. + `ConsoleDisplayTables` - 보안 주체가 콘솔의 기본 AWS Glue 테이블에 대한 데이터를 표시하는 데 필요한 AWS Glue 메타데이터에 대한 읽기 전용 액세스를 허용합니다. + `EstablishLogDeliveries`— 보안 주체가 고객의 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 쿼리 로그를 전송할 수 있습니다. + `SetupLogGroupsDescribe`— 보안 주체가 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹 생성 프로세스를 사용할 수 있습니다. + `SetupLogGroupsCreate` – 보안 주체가 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹을 생성, 관리 및 설명할 수 있습니다. + `SetupLogGroupsResourcePolicy`— 보안 주체가 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 대한 리소스 정책을 설정할 수 있습니다. + `ConsoleLogSummaryQueryLogs`— 보안 주체가 쿼리 로그를 볼 수 있도록 허용합니다. + `ConsoleLogSummaryObtainLogs`— 보안 주체가 로그 결과를 검색할 수 있습니다. + `cleanrooms` — AWS Clean Rooms 서비스 내에서 공동 작업, 분석 템플릿, 구성된 테이블, 멤버십 및 관련 리소스를 관리합니다. 이러한 리소스에 대한 정보를 생성, 업데이트, 삭제, 나열 및 검색하는 등의 다양한 작업을 수행합니다. + `iam` - 이름이 "`cleanrooms`"인 서비스 역할을 AWS Clean Rooms 서비스에 전달합니다. 역할, 정책을 나열하고 서비스와 관련된 AWS Clean Rooms 서비스 역할 및 정책을 검사합니다. + `glue` - 데이터베이스, 테이블, 파티션 및 스키마에 대한 정보를 검색합니다 AWS Glue. 이는 AWS Clean Rooms 서비스가 기본 데이터 소스를 표시하고 상호 작용하는 데 필요합니다. + `logs` — CloudWatch Logs에 대한 로그 전송, 로그 그룹 및 리소스 정책을 관리합니다. AWS Clean Rooms 서비스와 관련된 로그를 쿼리하고 검색합니다. 이러한 권한은 서비스 내에서 모니터링, 감사 및 문제 해결을 위해 필요합니다. 이 정책은 또한 사용자가 보호된 쿼리를 직접 실행하거나 업데이트하지 못하도록 `cleanrooms:StartProtectedQuery` 및 `cleanrooms:UpdateProtectedQuery` 동작을 명시적으로 거부합니다. 이 동작은 AWS Clean Rooms 제어 메커니즘을 통해 수행해야 합니다. 정책 세부 정보의 JSON 목록은 *AWS 관리형 정책 참조 안내서*의 [AWSCleanRoomsFullAccessNoQuerying](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AWSCleanRoomsFullAccessNoQuerying.html)을 참조하세요. ## AWS 관리형 정책: `AWSCleanRoomsMLReadOnlyAccess` `AWSCleanRoomsMLReadOnlyAccess`를 IAM 보안 주체에 연결할 수 있습니다. 이 정책은 `AWSCleanRoomsMLReadOnlyAccess` 공동 작업의 리소스 및 메타데이터에 대해 읽기 전용 액세스 권한을 부여합니다. 이 정책에는 다음 권한이 포함되어 있습니다. + `CleanRoomsConsoleNavigation` - AWS Clean Rooms 콘솔의 화면을 볼 수 있는 액세스 권한을 부여합니다. + `CleanRoomsMLRead` — 보안 주체가 Clean Rooms ML 서비스에 대한 읽기 전용 액세스를 허용합니다. + `PassCleanRoomsResources` - 지정된 AWS Clean Rooms 리소스를 전달할 수 있는 액세스 권한을 부여합니다. 정책 세부 정보의 JSON 목록은 *AWS 관리형 정책 참조 안내서*의 [AWSCleanRoomsMLReadOnlyAccess](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AWSCleanRoomsMLReadOnlyAccess.html)를 참조하세요. ## AWS 관리형 정책: `AWSCleanRoomsMLFullAccess` `AWSCleanRoomsMLFullAcces`를 IAM 보안 주체에 연결할 수 있습니다. 이 정책은 Clean Rooms ML에서 필요한 리소스와 메타데이터에 대한 전체 액세스(읽기, 쓰기, 업데이트)를 허용하는 관리 권한을 부여합니다. ** 권한 세부 정보** 이 정책에는 다음 권한이 포함되어 있습니다. + `CleanRoomsMLFullAccess` — 모든 Clean Rooms ML 작업에 대한 액세스 권한을 부여합니다. + `PassServiceRole`— 이름에 "cleanrooms-ml“이 있는 서비스(`PassedToService`조건)에만 서비스 역할을 전달할 수 있는 액세스 권한을 부여합니다. + `CleanRoomsConsoleNavigation` - AWS Clean Rooms 콘솔의 화면을 볼 수 있는 액세스 권한을 부여합니다. + `CollaborationMembershipCheck` - 공동 작업 내에서 대상 생성(유사 세그먼트) 작업을 시작하면 Clean Rooms ML 서비스가를 호출`ListMembers`하여 공동 작업이 유효한지, 호출자가 활성 멤버인지, 구성된 대상 모델 소유자가 활성 멤버인지 확인합니다. 이 권한은 항상 필요하며 콘솔 탐색 SID는 콘솔 사용자에게만 필요합니다. + `PassCleanRoomsResources` - 지정된 AWS Clean Rooms 리소스를 전달할 수 있는 액세스 권한을 부여합니다. + `AssociateModels` — 보안 주체가 Clean Rooms ML 모델을 공동 작업과 연결할 수 있습니다. + `TagAssociations`— 보안 주체가 유사 모델과 공동 작업 간의 연관성에 태그를 추가할 수 있습니다. + `ListRolesToPickServiceRole` - 보안 주체가 사용 시 서비스 역할을 선택하기 위해 모든 역할을 나열할 수 있습니다 AWS Clean Rooms. + `GetRoleAndListRolePoliciesToInspectServiceRole`— 보안 주체가 IAM의 서비스 역할과 해당 정책을 볼 수 있도록 허용합니다. + `ListPoliciesToInspectServiceRolePolicy`— 보안 주체가 IAM의 서비스 역할과 해당 정책을 볼 수 있도록 허용합니다. + `GetPolicyToInspectServiceRolePolicy`— 주체가 IAM의 서비스 역할과 해당 정책을 볼 수 있도록 허용합니다. + `ConsoleDisplayTables` - 보안 주체가 콘솔의 기본 AWS Glue 테이블에 대한 데이터를 표시하는 데 필요한 AWS Glue 메타데이터에 대한 읽기 전용 액세스를 허용합니다. + `ConsolePickOutputBucket`— 보안 주체가 구성된 대상 모델 출력에 대한 Amazon S3 버킷을 선택할 수 있습니다. + `ConsolePickS3Location`— 보안 주체가 구성된 대상 모델 출력에 대한 위치를 버킷 내에서 선택할 수 있습니다. + `ConsoleDescribeECRRepositories` - 보안 주체가 Amazon ECR 리포지토리 및 이미지를 설명할 수 있도록 허용합니다. 정책 세부 정보의 JSON 목록은 *AWS 관리형 정책 참조 안내서*의 [AWSCleanRoomsMLFullAccess](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AWSCleanRoomsMLFullAccess.html)를 참조하세요. ## AWS Clean Rooms AWS 관리형 정책에 대한 업데이트 이 서비스가 이러한 변경 사항을 추적하기 시작한 AWS Clean Rooms 이후부터의 AWS 관리형 정책 업데이트에 대한 세부 정보를 봅니다. 이 페이지의 변경 사항에 대한 자동 알림을 받으려면 AWS Clean Rooms 문서 기록 페이지에서 RSS 피드를 구독하세요. | 변경 | 설명 | Date | | --- | --- | --- | | [AWSCleanRoomsFullAccessNoQuerying](#security-iam-awsmanpol-fullaccess-noquery)- 기존 정책 업데이트 | 클린룸:UpdateConfiguredTableAllowedColumns 및 클린룸:UpdateConfiguredTableReference를에 추가했습니다CleanRoomsAccess. | 2025년 7월 29일 | | [AWSCleanRoomsMLReadOnlyAccess](#ml-read-only) - 기존 정책에 대한 업데이트 | AWSCleanRoomsMLReadOnlyAccess에 PassCleanRoomsResources이(가) 추가되었습니다. AWSCleanRoomsMLFullAccess에 PassCleanRoomsResources 및 ConsoleDescribeECRRepositories 추가. | 2025년 1월 10일 | | [AWSCleanRoomsFullAccessNoQuerying](#security-iam-awsmanpol-fullaccess-noquery) - 기존 정책에 대한 업데이트 | CleanRoomsAccess에 cleanrooms:BatchGetSchemaAnalysisRule이(가) 추가되었습니다. | 2024년 5월 13일 | | [AWSCleanRoomsFullAccess](#security-iam-awsmanpol-fullaccess) - 기존 정책에 대한 업데이트 | 콘솔을 사용하거나 사용하지 않고 쿼리 결과 버킷을 설정하는 데 권한이 필요하므로 권한을 더 잘 나타내기 위해 이 정책에서 AWSCleanRoomsFullAccess의 Statement ID를 ConsolePickQueryResultsBucket에서 SetQueryResultsBucket으로 업데이트했습니다. | 2024년 3월 21일 | | [AWSCleanRoomsMLReadOnlyAccess](#ml-read-only) - 새 정책 [AWSCleanRoomsMLFullAccess](#ml-full-access) - 새 정책 | AWS Clean Rooms ML을 지원하기 AWSCleanRoomsMLFullAccess 위해 AWSCleanRoomsMLReadOnlyAccess 및를 추가했습니다. | 2023년 11월 29일 | | [AWSCleanRoomsFullAccessNoQuerying](#security-iam-awsmanpol-fullaccess-noquery) - 기존 정책에 대한 업데이트 | 새로운 분석 템플릿 기능을 활성화하기 위해 cleanrooms:CreateAnalysisTemplate, cleanrooms:GetAnalysisTemplate, cleanrooms:UpdateAnalysisTemplate, cleanrooms:DeleteAnalysisTemplate, cleanrooms:ListAnalysisTemplates, cleanrooms:GetCollaborationAnalysisTemplate, cleanrooms:BatchGetCollaborationAnalysisTemplate, cleanrooms:ListCollaborationAnalysisTemplates를 CleanRoomsAccess에 추가했습니다. | 2023년 7월 31일 | | [AWSCleanRoomsFullAccessNoQuerying](#security-iam-awsmanpol-fullaccess-noquery) - 기존 정책에 대한 업데이트 | 리소스 태깅을 활성화하기 위해 cleanrooms:ListTagsForResource. cleanrooms:UntagResource 및 cleanrooms:TagResource를 CleanRoomsAccess에 추가했습니다. | 2023년 3월 21일 | | AWS Clean Rooms 에서 변경 내용 추적 시작 | AWS Clean Rooms 가 AWS 관리형 정책에 대한 변경 내용 추적을 시작했습니다. | 2023년 1월 12일 | # AWS Clean Rooms 자격 증명 및 액세스 문제 해결 다음 정보를 사용하여 및 IAM으로 작업할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제를 진단 AWS Clean Rooms 하고 수정할 수 있습니다. **Topics** + [에서 작업을 수행할 권한이 없음 AWS Clean Rooms](#security_iam_troubleshoot-no-permissions) + [iam:PassRole을 수행하도록 인증되지 않음](#security_iam_troubleshoot-passrole) + [내 외부의 사람이 내 AWS Clean Rooms 리소스에 액세스 AWS 계정 하도록 허용하고 싶습니다.](#security_iam_troubleshoot-cross-account-access) ## 에서 작업을 수행할 권한이 없음 AWS Clean Rooms 작업을 수행할 권한이 없다는 오류가 표시되면 작업을 수행할 수 있도록 정책을 업데이트해야 합니다. 다음 예제 오류는 `mateojackson` IAM 사용자가 콘솔을 사용하여 가상 `my-example-widget` 리소스에 대한 세부 정보를 보려고 하지만 가상 `cleanrooms:GetWidget` 권한이 없을 때 발생합니다. ``` User: arn:aws:iam::123456789012:user/mateojackson is not authorized to perform: cleanrooms:GetWidget on resource: my-example-widget ``` 이 경우 Mateo의 정책은 `cleanrooms:GetWidget` 작업을 사용하여 `my-example-widget` 리소스에 액세스하도록 허용하도록 업데이트해야 합니다. 도움이 필요한 경우 AWS 관리자에게 문의하세요. 관리자는 로그인 자격 증명을 제공한 사람입니다. ## iam:PassRole을 수행하도록 인증되지 않음 `iam:PassRole` 작업을 수행할 수 있는 권한이 없다는 오류가 수신되면 AWS Clean Rooms에 역할을 전달할 수 있도록 정책을 업데이트해야 합니다. 일부 AWS 서비스 에서는 새 서비스 역할 또는 서비스 연결 역할을 생성하는 대신 기존 역할을 해당 서비스에 전달할 수 있습니다. 이렇게 하려면 역할을 서비스에 전달할 권한이 있어야 합니다. 다음 예 오류는 `marymajor`라는 IAM 사용자가 콘솔을 사용하여 AWS Clean Rooms에서 작업을 수행하려고 하는 경우에 발생합니다. 하지만 작업을 수행하려면 서비스 역할이 부여한 권한이 서비스에 있어야 합니다. Mary는 서비스에 역할을 전달할 권한이 없습니다. ``` User: arn:aws:iam::123456789012:user/marymajor is not authorized to perform: iam:PassRole ``` 이 경우, Mary가 `iam:PassRole`작업을 수행할 수 있도록 Mary의 정책을 업데이트해야 합니다. 도움이 필요한 경우 AWS 관리자에게 문의하세요. 관리자는 로그인 자격 증명을 제공한 사람입니다. ## 내 외부의 사람이 내 AWS Clean Rooms 리소스에 액세스 AWS 계정 하도록 허용하고 싶습니다. 다른 계정의 사용자 또는 조직 외부의 사람이 리소스에 액세스할 때 사용할 수 있는 역할을 생성할 수 있습니다. 역할을 수임할 신뢰할 수 있는 사람을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. + 에서 이러한 기능을 AWS Clean Rooms 지원하는지 여부를 알아보려면 섹션을 참조하세요[AWS Clean Rooms 에서 IAM을 사용하는 방법](security_iam_service-with-iam.md). + 소유 AWS 계정 한의 리소스에 대한 액세스 권한을 제공하는 방법을 알아보려면 [IAM 사용 설명서의 소유한 다른의 IAM 사용자에게 액세스 권한 제공을 참조 AWS 계정 하세요](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_common-scenarios_aws-accounts.html). ** + 리소스에 대한 액세스 권한을 타사에 제공하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [타사 AWS 계정 소유에 대한 액세스 권한 제공을](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_common-scenarios_third-party.html) AWS 계정참조하세요. + ID 페더레이션을 통해 액세스 권한을 제공하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [외부에서 인증된 사용자에게 액세스 권한 제공(ID 페더레이션)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_common-scenarios_federated-users.html)을 참조하십시오. + 크로스 계정 액세스를 위한 역할과 리소스 기반 정책 사용의 차이점을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [IAM 역할과 리소스 기반 정책의 차이](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_compare-resource-policies.html)를 참조하세요. # 교차 서비스 혼동된 대리자 예방 혼동된 대리자 문제는 작업을 수행할 권한이 없는 엔터티가 권한이 더 많은 엔터티에게 작업을 수행하도록 강요할 수 있는 보안 문제입니다. 에서 AWS교차 서비스 가장은 혼동된 대리자 문제를 초래할 수 있습니다. 교차 서비스 가장은 한 서비스(*직접 호출하는 서비스*)가 다른 서비스(*직접 호출되는 서비스*)를 직접 호출할 때 발생할 수 있습니다. 직접 호출하는 서비스는 다른 고객의 리소스에 대해 액세스 권한이 없는 방식으로 작동하게 권한을 사용하도록 조작될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 AWS 에서는 계정의 리소스에 대한 액세스 권한이 부여된 서비스 위탁자를 사용하여 모든 서비스에 대한 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다. 리소스 정책에서 [https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_condition-keys.html#condition-keys-sourcearn](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_condition-keys.html#condition-keys-sourcearn) 글로벌 조건 컨텍스트 키를 사용하여 AWS Clean Rooms이 다른 서비스가 리소스에 부여하는 권한을 제한하는 것이 좋습니다. 하나의 리소스만 교차 서비스 액세스와 연결되도록 허용하려는 경우 `aws:SourceArn`을 사용하세요. 혼동된 대리인 문제로부터 보호하는 가장 효과적인 방법은 리소스의 전체 ARN이 포함된 `aws:SourceArn`글로벌 조건 컨텍스트 키를 사용하는 것입니다. 에서는 `sts:ExternalId` 조건 키와 AWS Clean Rooms도 비교해야 합니다. `aws:SourceArn`의 값은 수임된 역할 멤버십의 ARN으로 설정해야 합니다. 다음 예는 Clean Rooms에서 `aws:SourceArn` 및 AWS글로벌 조건 컨텍스트 키를 사용하여 혼동된 대리자 문제를 방지하는 방법을 보여줍니다. **참고** 예제 정책은가 구성된 테이블의 데이터 및 메타데이터에 액세스하는 데 AWS Clean Rooms 사용하는 서비스 역할의 신뢰 정책에 적용됩니다. **의 값을 쿼리 실행기의 멤버십 ID로 설정해야 합니다. 공동 작업의 모든 구성원은 구성된 테이블 메타데이터를 볼 수 있으므로 각 멤버십 ARN이 멤버십 ARNs 목록에 포함되어야 합니다. **참고** AWS Clean Rooms 콘솔을 통해 서비스 역할이 생성되면 공동 작업의 모든 현재 구성원이 기본적으로 혼동된 대리자 조건에 포함됩니다. 이미 연결된 테이블을 구성한 공동 작업에 새 멤버를 추가하는 경우 서비스 역할의 혼동된 대리자 조건을 새 멤버의 멤버십 ARN으로 업데이트해야 합니다. 새 멤버를 추가한 후 서비스 역할의 혼동된 대리자 조건을 업데이트하지 않으면 해당 새 멤버는 해당 역할을 사용하여 검색 AWS Clean Rooms 된의 정보에 액세스할 수 없습니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowIfExternalIdMatches", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "cleanrooms.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole", "Condition": { "StringLike": { "sts:ExternalId": "arn:aws:*:us-east-1:*:dbuser:*/*" } } }, { "Sid": "AllowIfSourceArnMatches", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "cleanrooms.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole", "Condition": { "ForAnyValue:ArnEquals": { "aws:SourceArn": [ "arn:aws:cleanrooms:us-east-1:111122223333:membership/", "arn:aws:cleanrooms:us-east-1:444455556666:membership/" ] } } } ] } ``` ------ # AWS Clean Rooms ML에 대한 IAM 동작 ## 교차 계정 작업 Clean Rooms ML을 사용하면 한에서 생성한 특정 리소스 AWS 계정 에 다른 계정에서 안전하게 액세스할 수 있습니다 AWS 계정. AWS 계정 A의 클라이언트가 AWS 계정 B가 소유한 `ConfiguredAudienceModel` 리소스`StartAudienceGenerationJob`에서를 호출하면 Clean Rooms ML은 작업에 대해 두 개의 ARNs을 생성합니다. AWS 계정 A의 ARN 하나와 AWS 계정 B의 ARN 하나. ARNs은 ARN을 제외하고 동일합니다 AWS 계정. Clean Rooms ML은 두 계정의 작업에 자체 IAM 정책을 적용할 수 있도록 작업에 대해 ARN 2개를 생성합니다. 예를 들어 두 계정 모두 태그 기반 액세스 제어를 사용하고 AWS 조직의 정책을 적용할 수 있습니다. 작업은 두 계정의 데이터를 모두 처리하므로 두 계정에서 작업 및 관련 데이터를 삭제할 수 있습니다. 두 계정 모두 다른 계정이 작업을 삭제하지 못하도록 차단할 수는 없습니다. 작업은 한 번만 실행되며 두 계정 모두 `ListAudienceGenerationJobs`를 호출할 때 작업을 볼 수 있습니다. 두 계정 모두 자체 AWS 계정 ID가 있는 ARN을 사용하여 작업에서 `Get``Delete`, 및 `Export` APIs를 호출할 수 있습니다. AWS 계정 는 다른 AWS 계정 ID와 함께 ARN을 사용할 때 작업에 액세스할 수 없습니다. 작업 이름은 AWS 계정내에서 고유해야 합니다. AWS 계정 B의 이름은 *\$1accountA-\$1name*입니다. AWS 계정 B에서 작업을 볼 때 AWS 계정 A가 선택한 이름 앞에 A가 AWS 계정 붙습니다. 교차 계정이 `StartAudienceGenerationJob` 성공하려면 AWS 계정 B가 다음 예제와 유사한 리소스 정책을 사용하여 AWS 계정 B의 새 작업과 AWS 계정 B의 `ConfiguredAudienceModel`에 대해 해당 작업을 허용해야 합니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "Clean-Rooms-CAMA-ID", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": [ "111122223333" ] }, "Action": [ "cleanrooms-ml:StartAudienceGenerationJob" ], "Resource": [ "arn:aws:cleanrooms-ml:us-east-1:444455556666:configured-audience-model/id", "arn:aws:cleanrooms-ml:us-east-1:444455556666:audience-generation-job/*" ], "Condition":{"StringEquals":{"cleanrooms-ml:CollaborationId":"UUID"}} } ] } ``` ------ **참고** 이 AWS Clean Rooms ML 리소스 정책은 두 가지 다른 AWS 계정 IDs 참조하여 교차 계정 대상 생성을 지원합니다. **111122223333** - 대상 생성 작업을 시작할 권한이 있는 보안 주체(사용자, 역할 또는 서비스)가 포함된 계정입니다. 이 계정은 ML 처리 워크플로를 시작합니다. **444455556666** - AWS Clean Rooms ML 리소스(구성된 대상 모델 및 대상 생성 작업)를 소유한 계정입니다. 이 계정은 ML 모델을 호스팅하고 작업 실행을 관리합니다. **추가 구성 참고 사항:** **문 ID(Sid)**: 정책 문을 쉽게 식별할 수 있도록를 실제 AWS Clean Rooms 대상 모델 애플리케이션(CAMA) 식별자`CAMA-ID`로 바꿉니다. **리소스 IDs**: *id*를 구성된 대상 모델의 실제 ID로 바꾸고 *UUID*를 특정 공동 작업 ID로 바꿉니다. **조건**: `cleanrooms-ml:CollaborationId` 조건은 지정된 AWS Clean Rooms 공동 작업의 컨텍스트 내에서만 대상 생성 작업을 시작할 수 있도록 하여 추가 보안 경계를 제공합니다. 이 교차 계정 구성을 사용하면 한 조직이 ML 모델 및 인프라를 관리하는 동시에 승인된 파트너가 공동 작업 계약의 범위 내에서 대상 생성 프로세스를 시작할 수 있는 시나리오를 수행할 수 있습니다. [AWS Clean Rooms ML API](https://docs.aws.amazon.com/cleanrooms-ml/latest/APIReference/Welcome.html)를 사용하여가 true로 `manageResourcePolicies` 설정된 구성된 유사 모델을 생성하는 경우가이 정책을 자동으로 AWS Clean Rooms 생성합니다. 또한 AWS 계정 A에 있는 호출자의 자격 증명 정책에는에 대한 `StartAudienceGenerationJob` 권한이 필요합니다`arn:aws:cleanrooms-ml:us-west-1:AccountA:audience-generation-job/*`. 따라서 작업을 위한 세 가지 IAM 리소스`StartAudienceGenerationJob`는 AWS 계정 A 작업, AWS 계정 B 작업 및 AWS 계정 B입니다`ConfiguredAudienceModel`. **주의** 작업을 시작한 AWS 계정 는 작업에 대한 AWS CloudTrail 감사 로그 이벤트를 수신합니다. `ConfiguredAudienceModel`을 소유한 AWS 계정 는 AWS CloudTrail 감사 로그 이벤트를 수신할 수 없습니다. ## 작업에 태그 지정 `CreateConfiguredAudienceModel`의 `childResourceTagOnCreatePolicy=FROM_PARENT_RESOURCE` 파라미터를 설정하면 구성된 유사 모델에서 생성된 계정 내 모든 유사 세그먼트 생성 작업은 구성된 유사 모델과 동일한 태그를 기본으로 사용합니다. 구성된 유사 모델은 상위 모델이고 유사 세그먼트 생성 작업은 하위 모델입니다. 자신의 계정 내에서 작업을 생성하는 경우 작업의 요청 태그가 상위 태그를 재정의합니다. 다른 계정에서 생성한 작업은 계정에 태그를 생성할 수 없습니다. `childResourceTagOnCreatePolicy=FROM_PARENT_RESOURCE`를 설정하고 다른 계정에서 작업을 생성하면 해당 작업의 복사본이 2개가 됩니다. 계정의 사본에는 상위 리소스 태그가 있고 작업 제출자 계정의 사본에는 요청에서 얻은 태그가 있습니다. ## 공동 작업자 검증 AWS Clean Rooms 공동 작업의 다른 구성원에게 권한을 부여할 때는 리소스 정책에 조건 키가 포함되어야 합니다`cleanrooms-ml:CollaborationId`. 이렇게 하면 해당 `collaborationId` 파라미터가 [StartAudienceGenerationJob](https://docs.aws.amazon.com/cleanrooms-ml/latest/APIReference/API_StartAudienceGenerationJob.html) 요청에 포함됩니다. `collaborationId` 파라미터가 요청에 포함되면 Clean Rooms ML은 공동 작업이 있는지, 작업 제출자가 공동 작업의 활성 구성원인지, 구성된 유사 모델 소유자가 공동 작업의 활성 구성원인지 검증합니다. 가 구성된 유사 모델 리소스 정책을 AWS Clean Rooms 관리할 때(파라`manageResourcePolicies`미터가 `TRUE` [CreateConfiguredAudienceModelAssociation 요청에](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/API_CreateConfiguredAudienceModelAssociation.html) 있음)이 조건 키는 리소스 정책에 설정됩니다. 따라서 [StartAudienceGenerationJob](https://docs.aws.amazon.com/cleanrooms-ml/latest/APIReference/API_StartAudienceGenerationJob.html)에서 `collaborationId`를 지정해야 합니다. ## 크로스 계정 액세스 계정 전반에서 `StartAudienceGenerationJob`만 호출할 수 있습니다. 다른 모든 Clean Rooms ML API는 자체 계정의 리소스에서만 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 훈련 데이터, 유사 모델 구성 및 기타 정보를 비공개로 유지할 수 있습니다. Clean Rooms ML은 계정 간에 Amazon S3 또는 AWS Glue 위치를 공개하지 않습니다. 훈련 데이터 위치, 구성된 유사 모델 출력 위치, 유사 세그먼트 생성 작업 시드 위치는 계정 전반에서 절대 볼 수 없습니다. 공동 작업에서 쿼리 로깅을 활성화하지 않는 한 시드 데이터가 SQL 쿼리에서 왔는지 여부와 쿼리 자체는 계정 전체에 표시되지 않습니다. 다른 계정에서 제출한 대상 생성 작업을 `Get`으로 처리한 경우 서비스는 시드 위치를 표시하지 않습니다. # Clean Rooms ML Custom 모델의 IAM 동작 ## 교차 계정 작업 Clean Rooms ML을 사용하면 한에서 생성한 공동 작업과 연결된 특정 리소스 AWS 계정 에 다른 계정에서 안전하게 액세스할 수 있습니다 AWS 계정. 멤버가 쿼리를 실행할 수 있는 AWS 계정 A의 클라이언트는 공동 작업에서 다른 멤버가 소유한 `ConfiguredModelAlgorithmAssociation` 리소스`StartTrainedModelInferenceJob`에 대해 `CreateMLInputChannel`, 또는 `CreateTrainedModel`를 호출할 수 있습니다. 단, 로 생성된 사용자 지정 분석 규칙에 의해 `ConfiguredModelAlgorithmAssociation`가 허용됩니다`CreateConfiguredTableAnalysisRule`. 또한 공동 작업의 활성 구성원은 `DeleteTrainedModelOutput` 및 `DeleteMLInputChannelData` APIs. ## 크로스 계정 액세스 Clean Rooms ML을 사용하면 사용자가 `GetCollaboration` 및 `ListCollaboration` APIs. Clean Rooms ML은 KMS 키 ARNs, 태그, 환경 변수 또는 하이퍼파라미터(`TrainedModel`작업용)를 다른 계정에 공개하지 않습니다. ## 멤버십 및 공동 작업 액세스 Clean Rooms ML 사용자 지정 모델의 맥락에서 멤버십 및 공동 작업 리소스에 액세스할 때 사용자의 자격 증명 정책에는 작업 `cleanrooms:PassMembership`, `cleanrooms:PassCollaboration`또는 둘 다에 대한 권한이 필요합니다. 를 수락하는 모든 APIs에는 `cleanrooms:PassMembership` 권한이 `membershipId` 필요하고,를 수락하는 모든 APIs에는 `cleanrooms:PassCollaboration` 권한이 `collaborationId` 필요합니다. 공동 작업 ID의 컨텍스트`createTrainedModel`에서 호출할 수 있는 멤버십 ID의 컨텍스트`GetCollaborationTrainedModel`에서 호출할 수 있는 역할에 대한 샘플 자격 증명 정책이 제공됩니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowCleanroomsMLActions", "Effect": "Allow", "Action": [ "cleanrooms:PassCollaboration", "cleanrooms:PassMembership" ], "Resource": [ "*" ] }, { "Sid": "AllowMembershipAccess", "Effect": "Allow", "Action": [ "cleanrooms:GetMembership" ], "Resource": [ "arn:aws:cleanrooms:us-east-1:111122223333:membership/memberId" ] }, { "Sid": "AllowCollaborationAccess", "Effect": "Allow", "Action": [ "cleanrooms:GetCollaboration" ], "Resource": [ "arn:aws:cleanrooms:us-east-1:111122223333:collaboration/collaborationId" ] } ] } ``` ------ # 에 대한 규정 준수 검증 AWS Clean Rooms AWS 서비스 가 특정 규정 준수 프로그램의 범위 내에 있는지 알아보려면 [AWS 서비스 규정 준수 프로그램 제공 범위 내](https://aws.amazon.com/compliance/services-in-scope/)를 참조하고 관심 있는 규정 준수 프로그램을 선택합니다. 일반 정보는 [AWS 규정 준수 프로그램](https://aws.amazon.com/compliance/programs/). 를 사용하여 타사 감사 보고서를 다운로드할 수 있습니다 AWS Artifact. 자세한 내용은 [Downloading Reports inDownloading AWS Artifact](https://docs.aws.amazon.com/artifact/latest/ug/downloading-documents.html)을 참조하세요. 사용 시 규정 준수 책임은 데이터의 민감도, 회사의 규정 준수 목표 및 관련 법률과 규정에 따라 AWS 서비스 결정됩니다. 사용 시 규정 준수 책임에 대한 자세한 내용은 [AWS 보안 설명서를](https://docs.aws.amazon.com/security/) AWS 서비스참조하세요. # 의 복원력 AWS Clean Rooms AWS 글로벌 인프라는 AWS 리전 및 가용 영역을 중심으로 구축됩니다. 리전은 물리적으로 분리되고 격리된 다수의 가용 영역을 제공하며, 이러한 영역은 짧은 지연 시간, 높은 처리량 및 높은 중복성을 갖춘 네트워크를 통해 연결되어 있습니다. 가용 영역을 사용하면 중단 없이 영역 간에 자동으로 장애 극복 조치가 이루어지는 애플리케이션 및 데이터베이스를 설계하고 운영할 수 있습니다. 가용 영역은 기존의 단일 또는 다중 데이터 센터 인프라보다 가용성, 내결함성, 확장성이 뛰어납니다. AWS 리전 및 가용 영역에 대한 자세한 내용은 [AWS 글로벌 인프라를](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/) 참조하세요. # 의 인프라 보안 AWS Clean Rooms 관리형 서비스인는 AWS 글로벌 네트워크 보안으로 보호 AWS Clean Rooms 됩니다. AWS 보안 서비스 및가 인프라를 AWS 보호하는 방법에 대한 자세한 내용은 [AWS 클라우드 보안을](https://aws.amazon.com/security/) 참조하세요. 인프라 보안 모범 사례를 사용하여 환경을 설계하려면 *보안 원칙 AWS Well‐Architected Framework*의 [인프라 보호를](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/security-pillar/infrastructure-protection.html) 참조하세요 AWS . AWS 에서 게시한 API 호출을 사용하여 네트워크를 AWS Clean Rooms 통해에 액세스합니다. 클라이언트는 다음을 지원해야 합니다. + Transport Layer Security(TLS). TLS 1.2는 필수이며 TLS 1.3을 권장합니다. + DHE(Ephemeral Diffie-Hellman) 또는 ECDHE(Elliptic Curve Ephemeral Diffie-Hellman)와 같은 완전 전송 보안(PFS)이 포함된 암호 제품군. Java 7 이상의 최신 시스템은 대부분 이러한 모드를 지원합니다. ## 네트워크 보안 쿼리 실행 중에가 S3 버킷에서 AWS Clean Rooms 읽으면와 Amazon S3 간의 AWS Clean Rooms 트래픽이 AWS 프라이빗 네트워크를 통해 안전하게 라우팅됩니다. 이동 중인 트래픽은 Amazon Signature Version 4 프로토콜(SIGv4)로 서명되고 HTTPS를 사용하여 암호화됩니다. 이 트래픽에는 구성된 테이블에 대해 설정한 IAM 서비스 역할을 기반으로 권한이 부여됩니다. 엔드포인트를 AWS Clean Rooms 통해 프로그래밍 방식으로에 연결할 수 있습니다. 서비스 엔드포인트 목록은 *AWS 일반 참조*에서 [AWS Clean Rooms 엔드포인트 및 할당량](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/clean-rooms.html#clean-rooms_region)을 참조하세요. 모든 서비스 엔드포인트는 HTTPS 전용입니다. VPC AWS Clean Rooms 에서에 연결하고 인터넷에 연결하지 않으려는 경우 Amazon Virtual Private Cloud(VPC) 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 *AWS PrivateLink 가이드*의를 [통한 AWS 서비스 액세스를 AWS PrivateLink](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/privatelink-access-aws-services.html) 참조하세요. [aws:SourceVpce 컨텍스트 키를](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_condition-keys.html#condition-keys-sourcevpce) 사용하는 IAM 보안 주체에 IAM 정책을 할당하여 IAM 보안 주체가 인터넷이 아닌 VPC 엔드포인트를 AWS Clean Rooms 통해서만를 호출할 수 있도록 제한할 수 있습니다. # 인터페이스 엔드포인트를 사용하여 AWS Clean Rooms 또는 AWS Clean Rooms ML에 액세스(AWS PrivateLink) AWS PrivateLink 를 사용하여 Virtual Private Cloud(VPC)와 AWS Clean Rooms 또는 AWS Clean Rooms ML 간에 프라이빗 연결을 생성할 수 있습니다. 인터넷 게이트웨이, NAT 디바이스, VPN 연결 또는 Direct Connect 연결을 사용하지 않고 VPC에 있는 것처럼 AWS Clean Rooms 또는 AWS Clean Rooms ML에 액세스할 수 있습니다. VPC의 인스턴스에서 AWS Clean Rooms API에 액세스하는 데는 퍼블릭 IP 주소가 필요하지 않습니다. AWS PrivateLink에서 제공되는 *인터페이스 엔드포인트*를 생성하여 이 프라이빗 연결을 설정합니다. 인터페이스 엔드포인트에 대해 사용 설정하는 각 서브넷에서 엔드포인트 네트워크 인터페이스를 생성합니다. 이는 AWS Clean Rooms로 향하는 트래픽의 진입점 역할을 하는 요청자 관리형 네트워크 인터페이스입니다. 자세한 내용은 *AWS PrivateLink 안내서*의 [AWS PrivateLink를 통해 AWS 서비스 에 액세스](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/privatelink-access-aws-services.html)를 참조하세요. ## 에 대한 고려 사항 AWS Clean Rooms 에 대한 인터페이스 엔드포인트를 설정하기 전에 *AWS PrivateLink 가이드*의 [고려 사항을](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#considerations-interface-endpoints) AWS Clean Rooms검토하세요. AWS Clean Rooms 및 AWS Clean Rooms ML은 인터페이스 엔드포인트를 통해 모든 API 작업을 호출할 수 있도록 지원합니다. AWS Clean Rooms 또는 AWS Clean Rooms ML에는 VPC 엔드포인트 정책이 지원되지 않습니다. 기본적으로 인터페이스 엔드포인트를 통해 AWS Clean Rooms 및 AWS Clean Rooms ML에 대한 전체 액세스가 허용됩니다. 또는 보안 그룹을 엔드포인트 네트워크 인터페이스와 연결하여 인터페이스 엔드포인트를 통해 AWS Clean Rooms 또는 AWS Clean Rooms ML에 대한 트래픽을 제어할 수 있습니다. ## 에 대한 인터페이스 엔드포인트 생성 AWS Clean Rooms Amazon VPC 콘솔 또는 AWS Command Line Interface ()를 사용하여 AWS Clean Rooms 또는 AWS Clean Rooms ML에 대한 인터페이스 엔드포인트를 생성할 수 있습니다AWS CLI. 자세한 내용은 *AWS PrivateLink 안내서*의 [인터페이스 엔드포인트 생성](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#create-interface-endpoint-aws)을 참조하세요. 다음 서비스 이름을 AWS Clean Rooms 사용하여 용 인터페이스 엔드포인트를 생성합니다. ``` com.amazonaws.region.cleanrooms ``` 다음 서비스 이름을 사용하여 AWS Clean Rooms ML용 인터페이스 엔드포인트를 생성합니다. ``` com.amazonaws.region.cleanrooms-ml ``` 인터페이스 엔드포인트에 프라이빗 DNS를 사용하도록 설정하는 경우, 리전에 대한 기본 DNS 이름(예: AWS Clean Rooms )을 사용하여 에 API 요청을 할 수 있습니다. 예를 들어 `cleanrooms-ml.us-east-1.amazonaws.com`입니다.