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# Amazon Rekognition 보안
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.
다음 주제에서 Amazon Rekognition 리소스를 안전하게 보호하는 방법에 대해 알아보세요.
**Topics**
+ [Amazon Rekognition의 자격 증명 및 액세스 관리](security-iam.md)
+ [Amazon Rekognition의 데이터 보호](data-protection.md)
+ [Amazon Rekognition에서 Amazon VPC 엔드포인트 사용](vpc.md)
+ [Amazon Rekognition의 규정 준수 확인](rekognition-compliance.md)
+ [Amazon Rekognition의 복원성](disaster-recovery-resiliency.md)
+ [Amazon Rekognition의 구성 및 취약성 분석](vulnerability-analysis-and-management.md)
+ [교차 서비스 혼동된 대리인 방지](cross-service-confused-deputy-prevention.md)
+ [Amazon Rekognition의 인프라 보안](infrastructure-security.md)
# Amazon Rekognition의 자격 증명 및 액세스 관리
AWS Identity and Access Management (IAM)는 관리자가 AWS 리소스에 대한 액세스를 안전하게 제어하는 데 도움이 AWS 서비스 되는 입니다. IAM 관리자는 어떤 사용자가 Amazon Rekognition 리소스를 사용할 수 있도록 *인증*(로그인)되고 *권한이 부여*(권한 있음)될 수 있는지 제어합니다. IAM은 추가 비용 없이 사용할 수 AWS 서비스 있는 입니다.
**Topics**
+ [대상](#security_iam_audience)
+ [ID를 통한 인증](#security_iam_authentication)
+ [정책을 사용하여 액세스 관리](#security_iam_access-manage)
+ [Amazon Rekognition에서 IAM을 사용하는 방법](security_iam_service-with-iam.md)
+ [AWS Amazon Rekognition에 대한 관리형 정책](security-iam-awsmanpol.md)
+ [정책 모범 사례](#security_iam_service-with-iam-policy-best-practices)
+ [Amazon Rekognition 콘솔 사용](security_iam_id-based-policy-examples-console.md)
+ [Amazon Rekognition 자격 증명 기반 정책 예제 사용의 예시](security_iam_id-based-policy-examples.md)
+ [Amazon Rekognition 리소스 기반 정책의 예](security_iam_resource-based-policy-examples.md)
+ [Amazon Rekognition 자격 증명 및 액세스 문제 해결](security_iam_troubleshoot.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[Amazon Rekognition 자격 증명 및 액세스 문제 해결](security_iam_troubleshoot.md))
+ **서비스 관리자** - 사용자 액세스 결정 및 권한 요청 제출([Amazon Rekognition에서 IAM을 사용하는 방법](security_iam_service-with-iam.md) 참조)
+ **IAM 관리자** - 액세스를 관리하기 위한 정책 작성([Amazon Rekognition 자격 증명 기반 정책 예제 사용의 예시](security_iam_id-based-policy-examples.md) 참조)
## ID를 통한 인증
인증은 자격 증명 자격 증명을 AWS 사용하여에 로그인하는 방법입니다. AWS 계정 루트 사용자, IAM 사용자 또는 IAM 역할을 수임하여 인증되어야 합니다.
AWS IAM Identity Center (IAM Identity Center), Single Sign-On 인증 또는 Google/Facebook 자격 증명과 같은 자격 증명 소스의 자격 증명을 사용하여 페더레이션 자격 증명으로 로그인할 수 있습니다. 로그인하는 방법에 대한 자세한 내용은 *AWS Sign-In 사용 설명서*의 [AWS 계정에 로그인하는 방법](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/how-to-sign-in.html) 섹션을 참조하세요.
프로그래밍 방식 액세스를 위해는 요청에 암호화 방식으로 서명할 수 있는 SDK 및 CLI를 AWS 제공합니다. 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [API 요청용AWS Signature Version 4](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_sigv.html) 섹션을 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 연결될 때 권한을 정의합니다.는 보안 주체가 요청할 때 이러한 정책을 AWS 평가합니다. 대부분의 정책은에 JSON 문서 AWS 로 저장됩니다. JSON 정책 문서에 대한 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [JSON 정책 개요](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies.html#access_policies-json) 섹션을 참조하세요.
정책을 사용하여 관리자는 어떤 **보안 주체**가 어떤 **리소스**에 대해 어떤 **조건**에서 **작업**을 수행할 수 있는지 정의하여 누가 무엇을 액세스할 수 있는지 지정합니다.
기본적으로 사용자 및 역할에는 어떠한 권한도 없습니다. IAM 관리자는 IAM 정책을 생성하고 사용자가 수임할 수 있는 역할에 추가합니다. IAM 정책은 작업을 수행하기 위해 사용하는 방법과 관계없이 권한을 정의합니다.
### 자격 증명 기반 정책 사용
ID 기반 정책은 ID(사용자, 사용자 그룹 또는 역할)에 연결하는 JSON 권한 정책 문서입니다. 이러한 정책은 자격 증명이 수행할 수 있는 작업, 대상 리소스 및 이에 관한 조건을 제어합니다. ID 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*(단일 ID에 직접 포함) 또는 *관리형 정책*(여러 ID에 연결된 독립 실행형 정책)일 수 있습니다. 관리형 정책 또는 인라인 정책을 선택하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [관리형 정책 및 인라인 정책 중에서 선택](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies-choosing-managed-or-inline.html) 섹션을 참조하세요.
### 리소스 기반 정책 사용
리소스 기반 정책은 리소스에 연결하는 JSON 정책 설명서입니다. 예를 들어 IAM *역할 신뢰 정책* 및 Amazon S3 *버킷 정책*이 있습니다. 리소스 기반 정책을 지원하는 서비스에서 서비스 관리자는 이러한 정책을 사용하여 특정 리소스에 대한 액세스를 통제할 수 있습니다. 리소스 기반 정책에서 [보안 주체를 지정](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements_principal.html)해야 합니다.
리소스 기반 정책은 해당 서비스에 있는 인라인 정책입니다. 리소스 기반 정책에서는 IAM의 AWS 관리형 정책을 사용할 수 없습니다.
### 액세스 제어 목록(ACL)
액세스 제어 목록(ACL)은 어떤 위탁자(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.
Amazon S3 AWS WAF및 Amazon VPC는 ACLs. ACL에 관한 자세한 내용은 *Amazon Simple Storage Service 개발자 가이드*의 [액세스 제어 목록(ACL) 개요](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/acl-overview.html)를 참조하세요.
### 기타 정책 타입
AWS 는 보다 일반적인 정책 유형에서 부여한 최대 권한을 설정할 수 있는 추가 정책 유형을 지원합니다.
+ **권한 경계** - ID 기반 정책에서 IAM 엔터티에 부여할 수 있는 최대 권한을 설정합니다. 자세한 정보는 *IAM 사용 설명서*의 [IAM 엔터티의 권한 범위](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_boundaries.html)를 참조하세요.
+ **서비스 제어 정책(SCP)** - AWS Organizations내 조직 또는 조직 단위에 대한 최대 권한을 지정합니다. 자세한 내용은AWS Organizations 사용 설명서의 [서비스 제어 정책](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_scps.html)을 참조하세요.**
+ **리소스 제어 정책(RCP)** – 계정의 리소스에 사용할 수 있는 최대 권한을 설정합니다. 자세한 내용은 *AWS Organizations 사용 설명서*의 [리소스 제어 정책(RCP)](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_rcps.html)을 참조하세요.
+ **세션 정책** – 역할 또는 페더레이션 사용자에 대해 임시 세션을 프로그래밍 방식으로 생성할 때 파라미터로 전달하는 고급 정책입니다. 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.
# Amazon Rekognition에서 IAM을 사용하는 방법
IAM을 사용하여 Amazon Rekognition에 대한 액세스를 관리하기 전에 Amazon Rekognition에서 사용할 수 있는 IAM 기능을 이해해야 합니다. Amazon Rekognition 및 기타 AWS 서비스에서 IAM을 사용하는 방법을 전체적으로 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [AWS IAM으로 작업하는 서비스를](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_aws-services-that-work-with-iam.html) 참조하세요.
**Topics**
+ [Amazon Rekognition 자격 증명 기반 정책](#security_iam_service-with-iam-id-based-policies)
+ [Amazon Rekognition 리소스 기반 정책](#security_iam_service-with-iam-resource-based-policies)
+ [Amazon Rekognition IAM 역할](#security_iam_service-with-iam-roles)
## Amazon Rekognition 자격 증명 기반 정책
IAM ID 기반 정책을 사용하면 허용되거나 거부되는 작업과 리소스뿐 아니라 작업이 허용되거나 거부되는 조건을 지정할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 특정 작업, 리소스 및 조건 키를 지원합니다. JSON 정책에서 사용하는 모든 요소에 대해 알고 싶다면 *IAM 사용 설명서*의 [IAM JSON 정책 요소 참조](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_elements.html)를 참조하세요.
### 작업
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.
Amazon Rekognition의 정책 작업은 작업 앞에 `rekognition:` 접두사를 사용합니다. 예를 들어 Amazon Rekognition `DetectLabels` API 작업을 사용하여 이미지의 객체, 장면 또는 개념을 감지할 수 있는 권한을 다른 사람에게 부여하려면 `rekognition:DetectLabels` 작업을 정책에 포함시킵니다. 정책 문에는 `Action` 또는 `NotAction` 요소가 포함되어야 합니다. Amazon Rekognition은 이 서비스로 수행할 수 있는 태스크를 설명하는 고유한 작업 세트를 정의합니다.
명령문 하나에 여러 태스크를 지정하려면 다음과 같이 쉼표로 구분합니다.
```
"Action": [
"rekognition:action1",
"rekognition:action2"
```
와일드카드(\$1)를 사용하여 여러 작업을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, `Describe`라는 단어로 시작하는 모든 작업을 지정하려면 다음 작업을 포함합니다.
```
"Action": "rekognition:Describe*"
```
Amazon Rekognition 작업의 목록을 보려면 *IAM 사용 설명서*의 [Amazon Rekognition에서 정의한 작업](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/list_amazonrekognition.html#amazonrekognition-actions-as-permissions)을 참조하세요.
### 리소스
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": "*"
```
ARN 형식에 대한 자세한 내용은 [Amazon 리소스 이름(ARNs) 및 AWS 서비스 네임스페이스를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-arns-and-namespaces.html).
예를 들어 설명문에서 `MyCollection` 컬렉션을 지정하려면 다음 ARN을 사용합니다.
```
"Resource": "arn:aws:rekognition:us-east-1:123456789012:collection/MyCollection"
```
특정 계정에 속하는 모든 인스턴스를 지정하려면 와일드카드(\$1)를 사용합니다.
```
"Resource": "arn:aws:rekognition:us-east-1:123456789012:collection/*"
```
리소스 생성과 같은 일부 Amazon Rekognition 작업은 특정 리소스에서 수행할 수 없습니다. 이러한 경우, 와일드카드(\$1)를 사용해야 합니다.
```
"Resource": "*"
```
Amazon Rekognition 리소스 유형 및 해당 ARN의 목록을 보려면 *IAM 사용 설명서*의 [Amazon Rekognition에서 정의한 리소스](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/list_amazonrekognition.html#amazonrekognition-resources-for-iam-policies)를 참조하세요. 각 리소스의 ARN을 지정할 수 있는 작업을 알아보려면 [Amazon Rekognition에서 정의한 작업](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/list_amazonrekognition.html#amazonrekognition-actions-as-permissions)을 참조하세요.
### 조건 키
Amazon Rekognition은 서비스별 조건 키를 제공하지 않지만, 일부 전역 조건 키 사용을 지원합니다. 모든 AWS 전역 조건 키를 보려면 *IAM 사용 설명서*의 [AWS 전역 조건 컨텍스트 키를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_condition-keys.html).
## Amazon Rekognition 리소스 기반 정책
Amazon Rekognition은 Custom Labels 모델을 복사하는 작업에 대해 리소스 기반 정책을 지원합니다. 자세한 내용은 [Amazon Rekognition 리소스 기반 정책 예제](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/security_iam_resource-based-policy-examples.html)를 참조하세요.
Amazon S3과 같은 다른 서비스도 리소스 기반 권한 정책을 지원합니다. 예를 들어, 정책을 S3 버킷에 연결하여 해당 버킷에 대한 액세스 권한을 관리할 수 있습니다.
Amazon S3 버킷에 저장된 이미지에 액세스하려면 S3 버킷에 있는 객체에 대한 액세스 권한이 있어야 합니다. 이 권한이 있으면 Amazon Rekognition이 S3 버킷에서 이미지를 다운로드할 수 있습니다. 다음 정책 예제에서 사용자는 amzn-s3-demo-bucket3라는 S3 버킷에서 `s3:GetObject` 작업을 수행할 수 있습니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "s3:GetObject",
"Resource": [
"arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket3/*"
]
}
]
}
```
------
버전 관리를 활성화한 상태로 S3 버킷을 사용하려면 다음 예제와 같이 `s3:GetObjectVersion` 작업을 추가합니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:GetObjectVersion"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket3/*"
]
}
]
}
```
------
## Amazon Rekognition IAM 역할
[IAM 역할은](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html) 특정 권한이 있는 AWS 계정 내 엔터티입니다.
### Amazon Rekognition에서 임시 보안 인증 사용
임시 보안 인증을 사용하여 페더레이션을 통해 로그인하거나, IAM 역할을 맡거나, 교차 계정 역할을 맡을 수 있습니다. [AssumeRole](https://docs.aws.amazon.com/STS/latest/APIReference/API_AssumeRole.html) 또는 [GetFederationToken](https://docs.aws.amazon.com/STS/latest/APIReference/API_GetFederationToken.html)과 같은 AWS STS API 작업을 호출하여 임시 보안 자격 증명을 얻습니다.
Amazon Rekognition은 임시 보안 인증 사용을 지원합니다.
### 서비스 연결 역할
[서비스 연결 역할을](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_terms-and-concepts.html#iam-term-service-linked-role) 사용하면 AWS 서비스가 다른 서비스의 리소스에 액세스하여 사용자를 대신하여 작업을 완료할 수 있습니다. 서비스 연결 역할은 IAM 계정에 나타나고 서비스가 소유합니다. IAM 관리자는 서비스 연결 역할의 권한을 볼 수 있지만 편집할 수 없습니다.
Amazon Rekognition은 서비스 연결 역할을 지원하지 않습니다.
### 서비스 역할
이 기능을 사용하면 서비스가 사용자를 대신하여 [서비스 역할](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_terms-and-concepts.html#iam-term-service-role)을 수임할 수 있습니다. 이 역할을 사용하면 서비스가 다른 서비스의 리소스에 액세스해 사용자를 대신해 작업을 완료할 수 있습니다. 서비스 역할은 IAM 계정에 나타나고, 해당 계정이 소유합니다. 즉, IAM 관리자가 이 역할에 대한 권한을 변경할 수 있습니다. 그러나 권한을 변경하면 서비스의 기능이 손상될 수 있습니다.
Amazon Rekognition은 서비스 역할을 지원합니다.
서비스 역할을 사용하면 Amazon Rekognition을 사용하여 다른 서비스를 직접 호출하고 액세스할 수 없는 리소스를 조작하는 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 계정 보안을 유지하려면 Amazon Rekognition의 액세스 범위를 사용 중인 리소스로만 제한합니다. 이는 IAM 서비스 역할에 신뢰 정책을 추가하는 것으로 수행할 수 있습니다. 이렇게 하는 방법에 대한 정보는 [교차 서비스 혼동된 대리인 방지](cross-service-confused-deputy-prevention.md) 단원을 참조하십시오.
### Amazon Rekognition에서 IAM 역할 선택
Amazon Rekognition을 구성하여 저장된 비디오를 분석할 때 Amazon Rekognition에서 사용자를 대신하여 Amazon SNS 에 액세스할 수 있도록 역할을 선택해야 합니다. 이전에 서비스 역할 또는 서비스 연결 역할을 생성한 경우 Amazon Rekognition은 선택할 수 있는 역할 목록을 제공합니다. 자세한 내용은 [Amazon Rekognition Video 구성](api-video-roles.md) 단원을 참조하십시오.
### 예: Amazon S3 버킷의 이미지에 액세스하도록 Amazon Rekognition 구성
다음은 Amazon S3 버킷의 이미지를 분석하기 위해 Amazon Rekognition을 구성하는 방법의 예입니다. Amazon Rekognition을 사용하여 Amazon S3 버킷의 이미지를 분석하려면 다음을 수행해야 합니다.
1. IAM 사용자/역할(클라이언트)에 관련 Amazon Rekognition API 작업(예: DetectLabels, DetectFaces 등)을 직접 호출할 수 있는 권한이 있는지 확인합니다.
원하는 API 작업을 간접 호출할 수 있는 적절한 권한을 부여하는 ID 기반 정책을 연결합니다. 예를 들어 역할에 `DetectLabels` 및 `DetectFaces`를 직접 호출할 수 있는 권한을 부여하려면 역할에 다음과 같은 정책을 연결합니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"rekognition:DetectLabels",
"rekognition:DetectFaces"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
1. Amazon Rekognition 서비스는 Amazon S3 버킷에 액세스할 수 있는 권한이 필요합니다. API 직접 호출 시 Amazon Rekognition에 전달해야 하는 IAM 서비스 역할을 생성합니다. 서비스 역할: Amazon Rekognition 서비스 위탁자를 신뢰하고 버킷에 대한 `s3:GetObject` 권한이 있는지 확인합니다.
신뢰 정책은 다음과 같을 수 있습니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "rekognition.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}
```
------
서비스 역할에 연결된 ID 기반 정책은 다음과 같을 수 있습니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "s3:GetObject",
"Resource": "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/*"
}
]
}
```
------
# AWS Amazon Rekognition에 대한 관리형 정책
사용자, 그룹 및 역할에 권한을 추가하려면 직접 정책을 작성하는 것보다 AWS 관리형 정책을 사용하는 것이 더 쉽습니다. 팀에 필요한 권한만 제공하는 [IAM 고객 관리형 정책을 생성](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create-console.html)하기 위해서는 시간과 전문 지식이 필요합니다. 빠르게 시작하려면 AWS 관리형 정책을 사용할 수 있습니다. 이러한 정책은 일반적인 사용 사례를 다루며 AWS 계정에서 사용할 수 있습니다. AWS 관리형 정책에 대한 자세한 내용은 *IAM 사용 설명서*의 [AWS 관리형 정책을](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_managed-vs-inline.html#aws-managed-policies) 참조하세요.
AWS 서비스는 AWS 관리형 정책을 유지 관리하고 업데이트합니다. AWS 관리형 정책에서는 권한을 변경할 수 없습니다. 서비스에서 때때로 추가 권한을 AWS 관리형 정책에 추가하여 새로운 기능을 지원합니다. 이 유형의 업데이트는 정책이 연결된 모든 ID(사용자, 그룹 및 역할)에 적용됩니다. 서비스는 새로운 기능이 시작되거나 새 작업을 사용할 수 있을 때 AWS 관리형 정책에 업데이트됩니다. 서비스는 AWS 관리형 정책에서 권한을 제거하지 않으므로 정책 업데이트로 인해 기존 권한이 손상되지 않습니다.
또한 여러 서비스에 걸쳐 있는 직무에 대한 관리형 정책을 AWS 지원합니다. 예를 들어 **ReadOnlyAccess** AWS 관리형 정책은 모든 AWS 서비스 및 리소스에 대한 읽기 전용 액세스를 제공합니다. 서비스가 새 기능을 시작하면는 새 작업 및 리소스에 대한 읽기 전용 권한을 AWS 추가합니다. 직무 정책의 목록과 설명은 *IAM 사용 설명서*의 [직무에 관한AWS 관리형 정책](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_job-functions.html)을 참조하세요.
## AWS 관리형 정책: AmazonRekognitionFullAccess
`AmazonRekognitionFullAccess`는 컬렉션 생성 및 삭제를 포함하여 Amazon Rekognition 리소스에 대한 모든 액세스 권한을 부여합니다.
`AmazonRekognitionFullAccess` 정책을 IAM ID에 연결할 수 있습니다.
**권한 세부 정보**
이 정책에는 다음 권한이 포함되어 있습니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"rekognition:*"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## AWS 관리형 정책: AmazonRekognitionReadOnlyAccess
`AmazonRekognitionReadOnlyAccess`는 Amazon Rekognition 리소스에 대한 읽기 전용 액세스 권한을 부여합니다.
`AmazonRekognitionReadOnlyAccess` 정책을 IAM ID에 연결할 수 있습니다.
**권한 세부 정보**
이 정책에는 다음 권한이 포함되어 있습니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AmazonRekognitionReadOnlyAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"rekognition:CompareFaces",
"rekognition:DetectFaces",
"rekognition:DetectLabels",
"rekognition:ListCollections",
"rekognition:ListFaces",
"rekognition:SearchFaces",
"rekognition:SearchFacesByImage",
"rekognition:DetectText",
"rekognition:GetCelebrityInfo",
"rekognition:RecognizeCelebrities",
"rekognition:DetectModerationLabels",
"rekognition:GetLabelDetection",
"rekognition:GetFaceDetection",
"rekognition:GetContentModeration",
"rekognition:GetPersonTracking",
"rekognition:GetCelebrityRecognition",
"rekognition:GetFaceSearch",
"rekognition:GetTextDetection",
"rekognition:GetSegmentDetection",
"rekognition:DescribeStreamProcessor",
"rekognition:ListStreamProcessors",
"rekognition:DescribeProjects",
"rekognition:DescribeProjectVersions",
"rekognition:DetectCustomLabels",
"rekognition:DetectProtectiveEquipment",
"rekognition:ListTagsForResource",
"rekognition:ListDatasetEntries",
"rekognition:ListDatasetLabels",
"rekognition:DescribeDataset",
"rekognition:ListProjectPolicies",
"rekognition:ListUsers",
"rekognition:SearchUsers",
"rekognition:SearchUsersByImage",
"rekognition:GetMediaAnalysisJob",
"rekognition:ListMediaAnalysisJobs"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## AWS 관리형 정책: AmazonRekognitionServiceRole
`AmazonRekognitionServiceRole`는 Amazon Rekognition에서 사용자를 대신하여 Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon SNS 서비스를 직접 호출할 수 있도록 합니다.
`AmazonRekognitionServiceRole` 정책을 IAM ID에 연결할 수 있습니다.
이 서비스 역할을 사용한다면 계정 보안 유지를 위해 Amazon Rekognition의 액세스 범위를 사용 중인 리소스로만 제한해야 합니다. 이는 IAM 서비스 역할에 신뢰 정책을 추가하는 것으로 수행할 수 있습니다. 이렇게 하는 방법에 대한 정보는 [교차 서비스 혼동된 대리인 방지](cross-service-confused-deputy-prevention.md) 단원을 참조하십시오.
**권한 세부 정보**
이 정책에는 다음 권한이 포함되어 있습니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sns:Publish"
],
"Resource": "arn:aws:sns:*:*:AmazonRekognition*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kinesis:PutRecord",
"kinesis:PutRecords"
],
"Resource": "arn:aws:kinesis:*:*:stream/AmazonRekognition*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kinesisvideo:GetDataEndpoint",
"kinesisvideo:GetMedia"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## AWS 관리형 정책: AmazonRekognitionCustomLabelsFullAccess
이 정책은 Amazon Rekognition Custom Labels 사용자를 위한 것입니다. AmazonRekognitionCustomLabelsFullAccess 정책을 사용하여 사용자에게 Amazon Rekognition Custom Labels API에 대한 전체 액세스 권한과 Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔에서 생성한 콘솔 버킷에 대한 전체 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.
**권한 세부 정보**
이 정책에는 다음 권한이 포함되어 있습니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:ListBucket",
"s3:ListAllMyBuckets",
"s3:GetBucketAcl",
"s3:GetBucketLocation",
"s3:GetObject",
"s3:GetObjectAcl",
"s3:GetObjectTagging",
"s3:GetObjectVersion",
"s3:PutObject"
],
"Resource": "arn:aws:s3:::*custom-labels*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"rekognition:CopyProjectVersion",
"rekognition:CreateProject",
"rekognition:CreateProjectVersion",
"rekognition:StartProjectVersion",
"rekognition:StopProjectVersion",
"rekognition:DescribeProjects",
"rekognition:DescribeProjectVersions",
"rekognition:DetectCustomLabels",
"rekognition:DeleteProject",
"rekognition:DeleteProjectVersion",
"rekognition:TagResource",
"rekognition:UntagResource",
"rekognition:ListTagsForResource",
"rekognition:CreateDataset",
"rekognition:ListDatasetEntries",
"rekognition:ListDatasetLabels",
"rekognition:DescribeDataset",
"rekognition:UpdateDatasetEntries",
"rekognition:DistributeDatasetEntries",
"rekognition:DeleteDataset",
"rekognition:PutProjectPolicy",
"rekognition:ListProjectPolicies",
"rekognition:DeleteProjectPolicy"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## AWS 관리형 정책에 대한 Amazon Rekognition 업데이트
이 서비스가 이러한 변경 사항을 추적하기 시작한 이후부터 Amazon Rekognition의 AWS 관리형 정책 업데이트에 대한 세부 정보를 봅니다. 이 페이지의 변경 사항에 대한 자동 알림을 받아보려면 Amazon Rekognition 문서 기록 페이지에서 RSS 피드를 구독하세요.
| 변경 | 설명 | Date |
| --- | --- | --- |
| 미디어 분석 작업과 관련된 작업이 다음 관리형 정책에 추가되었습니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Rekognition에서 AmazonRekognitionReadOnlyAccess 관리형 정책에 다음 작업이 추가되었습니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | 2023년 10월 31일 |
| 사용자 관리와 관련된 작업이 다음 관리형 정책에 추가되었습니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Rekognition에서 AmazonRekognitionReadOnlyAccess 관리형 정책에 다음 작업이 추가되었습니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | 2023년 6월 12일 |
| ProjectPolicy 및 사용자 지정 레이블 모델 복사에 대한 작업이 다음 관리형 정책에 추가되었습니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Rekognition의 AmazonRekognitionCustomLabelsFullAccess 및 AmazonRekognitionFullAccess 관리형 정책에 다음 작업이 추가되었습니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | 2022년 7월 21일 |
| ProjectPolicy 및 사용자 지정 레이블 모델 복사에 대한 작업이 다음 관리형 정책에 추가되었습니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Rekognition에서 AmazonRekognitionReadOnlyAccess 관리형 정책에 다음 작업이 추가되었습니다.[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | 2022년 7월 21일 |
| 다음 관리형 정책에 대한 데이터 세트 관리 업데이트 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Rekognition에서 AmazonRekognitionReadOnlyAccess, AmazonRekognitionFullOnlyAccess, AmazonRekognitionCustomLabelsFullAccess 관리형 정책에 다음과 같은 작업을 추가했습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html) | 2021년 11월 1일 |
| [AWS 관리형 정책: AmazonRekognitionReadOnlyAccess](#security-iam-awsmanpol-AmazonRekognitionReadOnlyAccess) 및 [AWS 관리형 정책: AmazonRekognitionFullAccess](#security-iam-awsmanpol-AmazonRekognitionFullAccess) 에 대한 태그 지정 업데이트 | Amazon Rekognition에서 AmazonRekognitionFullAccess 및 AmazonRekognitionReadOnlyAccess 정책에 새로운 태그 지정 작업을 추가했습니다. | 2021년 4월 2일 |
| Amazon Rekognition 변경 사항 추적 시작 | Amazon Rekognition은 AWS 관리형 정책에 대한 변경 사항 추적을 시작했습니다. | 2021년 4월 2일 |
## 정책 모범 사례
자격 증명 기반 정책에 따라 계정에서 사용자가 Amazon Rekognition 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.
# Amazon Rekognition 콘솔 사용
Amazon Rekognition Custom Labels 기능을 제외하고 Amazon Rekognition에서는 Amazon Rekognition 콘솔을 사용할 때 추가 권한이 필요하지 않습니다. Amazon Rekognition Custom Labels에 대한 자세한 내용은 [5단계: Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔 권한 설정](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/su-console-policy.html)을 참조하세요.
AWS CLI 또는 AWS API만 호출하는 사용자에게는 최소 콘솔 권한을 허용할 필요가 없습니다. 그 대신 수행하려는 API 작업과 일치하는 작업에만 액세스할 수 있도록 합니다.
# Amazon Rekognition 자격 증명 기반 정책 예제 사용의 예시
기본적으로 사용자 및 역할은 Amazon Rekognition 리소스를 생성하거나 수정할 수 있는 권한이 없습니다. 또한 AWS Management Console AWS CLI또는 AWS API를 사용하여 작업을 수행할 수 없습니다. IAM 관리자는 지정된 리소스에서 특정 API 작업을 수행할 수 있는 권한을 사용자와 역할에게 부여하는 IAM 정책을 생성해야 합니다. 그런 다음 관리자는 해당 권한이 필요한 사용자 또는 그룹에 이러한 정책을 연결해야 합니다.
이러한 예제 JSON 정책 문서를 사용하여 IAM ID 기반 정책을 생성하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용자 설명서*의 [JSON 탭에서 정책 생성](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create.html#access_policies_create-json-editor)을 참조하세요.
**Topics**
+ [Amazon Rekognition Custom Labels 정책 예제](#security_iam_id-based-policy-examples-custom-labels)
+ [예제 1: 사용자에게 리소스에 대한 읽기 전용 액세스 허용](#security_iam_id-based-policy-examples-read-only)
+ [예제 2: 사용자에게 리소스에 대한 모든 액세스 권한 허용](#security_iam_id-based-policy-examples-full-acess)
+ [사용자가 자신의 고유한 권한을 볼 수 있도록 허용](#security_iam_id-based-policy-examples-view-own-permissions)
## Amazon Rekognition Custom Labels 정책 예제
Amazon Rekognition Custom Labels의 자격 증명 기반 정책을 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 [보안](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/customlabels-dg/sc-introduction.html)을 참조하세요.
## 예제 1: 사용자에게 리소스에 대한 읽기 전용 액세스 허용
다음 예제에서는 Amazon Rekognition 리소스에 대한 읽기 전용 액세스 권한을 부여합니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"rekognition:CompareFaces",
"rekognition:DetectFaces",
"rekognition:DetectLabels",
"rekognition:ListCollections",
"rekognition:ListFaces",
"rekognition:SearchFaces",
"rekognition:SearchFacesByImage",
"rekognition:DetectText",
"rekognition:GetCelebrityInfo",
"rekognition:RecognizeCelebrities",
"rekognition:DetectModerationLabels",
"rekognition:GetLabelDetection",
"rekognition:GetFaceDetection",
"rekognition:GetContentModeration",
"rekognition:GetPersonTracking",
"rekognition:GetCelebrityRecognition",
"rekognition:GetFaceSearch",
"rekognition:GetTextDetection",
"rekognition:GetSegmentDetection",
"rekognition:DescribeStreamProcessor",
"rekognition:ListStreamProcessors",
"rekognition:DescribeProjects",
"rekognition:DescribeProjectVersions",
"rekognition:DetectCustomLabels",
"rekognition:DetectProtectiveEquipment",
"rekognition:ListTagsForResource",
"rekognition:ListDatasetEntries",
"rekognition:ListDatasetLabels",
"rekognition:DescribeDataset"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## 예제 2: 사용자에게 리소스에 대한 모든 액세스 권한 허용
다음 예제에서는 Amazon Rekognition 리소스에 대한 모든 액세스 권한을 부여합니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"rekognition:*"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## 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": "*"
}
]
}
```
# Amazon Rekognition 리소스 기반 정책의 예
Amazon Rekognition Custom Labels는 *프로젝트 정책*이라고 하는 리소스 기반 정책을 사용하여 모델 버전의 복사 권한을 관리합니다.
프로젝트 정책은 소스 프로젝트에서 대상 프로젝트로 모델 버전을 복사할 수 있는 권한을 허용하거나 거부합니다. 대상 프로젝트가 다른 AWS 계정에 있거나 계정 내 액세스를 제한하려는 경우 프로젝트 정책이 필요합니다 AWS . 예를 들어 특정 IAM 역할에 대한 복사 권한을 거부할 수 있습니다. 자세한 내용은 [모델 복사](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/customlabels-dg/md-copy-model-overview.html)를 참조하세요.
## 모델 버전 복사 권한 부여
다음 예제는 보안 주체인 `arn:aws:iam::123456789012:role/Admin`에게 모델 버전인 `arn:aws:rekognition:us-east-1:123456789012:project/my_project/version/test_1/1627045542080` 항목을 복사할 수 있도록 허용합니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement":[
{
"Effect":"Allow",
"Principal":{
"AWS":"arn:aws:iam::123456789012:role/Admin"
},
"Action":"rekognition:CopyProjectVersion",
"Resource":"arn:aws:rekognition:us-east-1:123456789012:project/my_project/version/test_1/1627045542080"
}
]
}
```
------
# Amazon Rekognition 자격 증명 및 액세스 문제 해결
다음 정보를 사용하여 Amazon Rekognition 및 IAM으로 작업할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제를 진단하고 수정할 수 있습니다.
**Topics**
+ [Amazon Rekognition에서 작업을 수행할 권한이 없음](#security_iam_troubleshoot-no-permissions)
+ [iam:PassRole을 수행하도록 인증되지 않음](#security_iam_troubleshoot-passrole)
+ [관리자인데, 다른 사용자가 Amazon Rekognition에 액세스할 수 있게 허용하기를 원함](#security_iam_troubleshoot-admin-delegate)
+ [내 AWS 계정 외부의 사람이 내 Amazon Rekognition 리소스에 액세스하도록 허용하고 싶습니다.](#security_iam_troubleshoot-cross-account-access)
## Amazon Rekognition에서 작업을 수행할 권한이 없음
에서 작업을 수행할 권한이 없다는 AWS Management Console 메시지가 표시되면 관리자에게 문의하여 지원을 받아야 합니다. 관리자는 로그인 보안 인증 정보를 제공한 사람입니다.
다음 예 오류는 `mateojackson` IAM 사용자가 콘솔을 사용하여 *위젯*에 대한 세부 정보를 보려고 하지만 `rekognition:GetWidget` 권한이 없는 경우에 발생합니다.
```
User: arn:aws:iam::123456789012:user/mateojackson is not authorized to perform: rekognition:GetWidget on resource: my-example-widget
```
이 경우, Mateo는 `my-example-widget` 작업을 사용하여 `rekognition:GetWidget` 리소스에 액세스하도록 허용하는 정책을 업데이트하라고 관리자에게 요청합니다.
## iam:PassRole을 수행하도록 인증되지 않음
`iam:PassRole` 작업을 수행할 수 있는 권한이 없다는 오류가 수신되면 Amazon Rekognition에 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 예제 오류는 `marymajor`이라는 IAM 사용자가 콘솔을 사용하여 Amazon Rekognition에서 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.
## 관리자인데, 다른 사용자가 Amazon Rekognition에 액세스할 수 있게 허용하기를 원함
다른 사용자가 Amazon Rekognition에 액세스하도록 허용하려면 액세스가 필요한 사람 또는 애플리케이션에 권한을 부여해야 합니다. AWS IAM Identity Center 를 사용하여 사용자 및 애플리케이션을 관리하는 경우 사용자 또는 그룹에 권한 세트를 할당하여 액세스 수준을 정의합니다. 권한 세트는 IAM 정책을 자동으로 생성하고 사용자 또는 애플리케이션과 연결된 IAM 역할에 할당합니다. 자세한 내용은 *AWS IAM Identity Center 사용 설명서*에서 [권한 세트](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/permissionsetsconcept.html)를 참조하세요.
IAM Identity Center를 사용하지 않는 경우 액세스가 필요한 사용자 또는 애플리케이션에 대한 IAM 엔터티(사용자 또는 역할)를 생성해야 합니다. 그런 다음 Amazon Rekognition에서 올바른 권한을 부여하는 정책을 엔터티에 연결해야 합니다. 권한이 부여되면 사용자 또는 애플리케이션 개발자에게 자격 증명을 제공합니다. 이들은 이 자격 증명을 사용하여 AWS에 액세스합니다. IAM 사용자, 그룹, 정책 및 권한 생성에 대해 자세히 알아보려면 *IAM 사용자 설명서*의 [IAM 자격 증명](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id.html)과 [IAM의 권한 및 정책](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies.html)을 참조하세요.
## 내 AWS 계정 외부의 사람이 내 Amazon Rekognition 리소스에 액세스하도록 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. 리소스 기반 정책 또는 액세스 제어 목록(ACL)을 지원하는 서비스의 경우, 이러한 정책을 사용하여 다른 사람에게 리소스에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.
자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+ Amazon Rekognition에서 이러한 기능을 지원하는지 여부를 알아보려면 [Amazon Rekognition에서 IAM을 사용하는 방법](security_iam_service-with-iam.md) 섹션을 참조하세요.
+ 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). **
+ 타사에 리소스에 대한 액세스 권한을 제공하는 방법을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [타사가 AWS 계정 소유한에 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 참조하세요.
+ 크로스 계정 액세스에 대한 역할과 리소스 기반 정책 사용의 차이점을 알아보려면 *IAM 사용 설명서*의 [IAM의 크로스 계정 리소스 액세스](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies-cross-account-resource-access.html)를 참조하세요.
# Amazon Rekognition의 데이터 보호
AWS [공동 책임 모델](https://aws.amazon.com/compliance/shared-responsibility-model/)은 Amazon Rekognition의 데이터 보호에 적용됩니다. 이 모델에서 설명하는 것처럼 AWS은 모든 AWS 클라우드를 실행하는 글로벌 인프라를 보호할 책임이 있습니다. 사용자는 인프라에서 호스팅되는 콘텐츠를 관리해야 합니다. 사용하는 AWS 서비스의 보안 구성과 관리 태스크에 대한 책임도 사용자에게 있습니다. 데이터 프라이버시에 대한 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.
데이터를 보호하려면 AWS 계정 자격 증명을 보호하고 AWS IAM Identity Center 또는 AWS Identity and Access Management(IAM)를 통해 개별 사용자 계정을 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 사용하세요.
+ SSL/TLS를 사용하여 AWS 리소스와 통신하세요. TLS 1.2는 필수이며 TLS 1.3을 권장합니다.
+ AWS CloudTrail로 API 및 사용자 활동 로깅을 설정하세요. AWS 활동 캡처에 CloudTrail 추적을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 *AWS CloudTrail 사용 설명서*의 [CloudTrail 추적 작업](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-trails.html)을 참조하세요.
+ AWS 암호화 솔루션을 AWS 서비스 내의 모든 기본 보안 컨트롤과 함께 사용하세요.
+ Amazon S3에 저장된 민감한 데이터를 검색하고 보호하는 데 도움이 되는 Amazon Macie와 같은 고급 관리형 보안 서비스를 사용하세요.
+ 명령줄 인터페이스 또는 API를 통해 AWS에 액세스할 때 FIPS 140-3 검증된 암호화 모듈이 필요한 경우, FIPS 엔드포인트를 사용합니다. 사용 가능한 FIPS 엔드포인트에 대한 자세한 내용은 [Federal Information Processing Standard(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 Rekognition 또는 기타 AWS 서비스에서 콘솔, API, AWS CLI 또는 AWS SDK를 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 자격 증명을 URL에 포함해서는 안 됩니다.
# 데이터 암호화
다음 정보는 Amazon Rekognition에서 데이터 암호화를 사용하여 데이터를 보호하는 방법을 설명합니다.
## 저장 시 암호화
### Amazon Rekognition Image
#### 이미지
Amazon Rekognition API 작업으로 전달된 이미지는 저장되어 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 단, [AI 서비스 옵트아웃 정책 페이지](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_ai-opt-out.html)를 방문하여 거기에 설명된 프로세스에 따라 옵트아웃한 경우는 예외입니다. 저장된 이미지는 AWS Key Management Service(SSE-KMS)를 사용하여 저장 시 암호화(Amazon S3)됩니다.
#### 컬렉션
컬렉션에 정보를 저장하는 얼굴 비교 작업의 경우 기본 감지 알고리즘은 먼저 입력 이미지에서 얼굴을 감지하고 각 얼굴에 대한 벡터를 추출한 다음 얼굴 벡터를 컬렉션에 저장합니다. Amazon Rekognition은 얼굴 비교를 수행할 때 이러한 얼굴 벡터를 사용합니다. 얼굴 벡터는 부동 소수점의 배열로 저장되고 저장 시 암호화됩니다.
### Amazon Rekognition Video
#### 동영상
비디오를 분석하기 위해 Amazon Rekognition은 처리할 비디오를 서비스에 복사합니다. 비디오는 저장되어 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 단, [AI 서비스 옵트아웃 정책 페이지](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_ai-opt-out.html)를 방문하여 거기에 설명된 프로세스에 따라 옵트아웃한 경우는 예외입니다. 비디오는 AWS Key Management Service(SSE-KMS)를 사용하여 저장 시 암호화(Amazon S3)됩니다.
### Amazon Rekognition Custom Labels
Amazon Rekognition Custom Labels는 저장 데이터를 암호화합니다.
#### 이미지
모델을 학습시키기 위해 Amazon Rekognition Custom Labels는 소스 훈련 및 테스트 이미지의 사본을 만듭니다. 복사된 이미지는 사용자가 제공한 AWS KMS key나 AWS가 소유한 KMS 키를 사용한 서버 측 암호화 방식으로 Amazon Simple Storage Service(S3)에서 저장 시 암호화됩니다. Amazon Rekognition Custom Labels는 대칭 KMS 키만 지원합니다. 소스 이미지는 영향을 받지 않습니다. 자세한 내용은 [Amazon Rekognition Custom Labels 모델 훈련](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/customlabels-dg/tm-train-model.html)을 참조하세요.
#### 모델
기본적으로 Amazon Rekognition Custom Labels는 AWS 소유 키를 사용한 서버 측 암호화로 Amazon S3 버킷에 저장된 학습된 모델 및 매니페스트 파일을 암호화합니다. 자세한 내용은 [서버 측 암호화를 사용하여 데이터 보호](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/serv-side-encryption.html)를 참조하십시오. 학습 결과는 [CreateProjectVersion](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProjectVersion.html)의 `OutputConfig` 입력 파라미터에 지정된 버킷에 기록됩니다. 학습 결과는 버킷에 대해 구성된 암호화 설정(`OutputConfig`) 을 사용하여 암호화됩니다.
#### 콘솔 버킷
Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔은 프로젝트를 관리하는 데 사용할 수 있는 Amazon S3 버킷(콘솔 버킷)을 생성합니다. 콘솔 버킷은 기본 Amazon S3 암호화를 사용하여 암호화됩니다. 자세한 내용을 알아보려면 [S3 버킷에 대한 Amazon Simple Storage Service 기본 암호화](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/bucket-encryption.html)를 참조하세요. 자체 KMS 키를 사용하는 경우 콘솔 버킷을 생성한 후에 구성하십시오. 자세한 내용은 [서버 측 암호화를 사용하여 데이터 보호](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/serv-side-encryption.html)를 참조하십시오. Amazon Rekognition Custom Labels는 콘솔 버킷에 대한 퍼블릭 액세스를 차단합니다.
### Rekognition Face Liveness
Rekognition Face Liveness 서비스 계정에 저장된 모든 세션 관련 데이터는 저장 중 완전히 암호화됩니다. 기본적으로 참조 및 감사 이미지는 서비스 계정의 AWS 소유 키를 사용하여 암호화됩니다. 하지만 이러한 이미지를 암호화하기 위해 자체 AWS KMS 키를 제공하실 수도 있습니다.
## 전송 중 암호화
Amazon Rekognition API 엔드포인트는 HTTPS를 통한 보안 연결만을 지원합니다. 모든 통신은 TLS(전송 계층 보안)를 통해 암호화됩니다.
## 키 관리
AWS Key Management Service(KMS)를 사용하여 Amazon S3 버킷에 저장하는 입력 이미지 및 비디오의 키를 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 [AWS Key Management Service 개념](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/concepts.html#master_keys)을 참조하세요.
### Face Liveness를 위한 고객 관리형 키 암호화
[CreateFaceLivenessSession](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateFaceLivenessSession.html) API는 선택적 `KmsKeyId` 파라미터를 수용합니다. 계정에 생성한 KMS 키의 `id`를 제공할 수 있습니다. 이 키는 [StartFaceLivenessSession](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartFaceLivenessSession.html) API 중에 가져온 참조 및 감사 이미지를 암호화하는 데 사용되며 [GetFaceLivenessSessionResults](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_GetFaceLivenessSessionResults.html) API 중에는 결과를 반환하기 전에 이 키를 사용하여 이미지를 복호화합니다. CreateFaceLivenessSession 요청에 OutputConfig이 포함된 경우 참조 및 감사 이미지는 지정된 Amazon S3 경로에 업로드됩니다. Amazon S3 버킷에서 서버 측 암호화([SSE-S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingServerSideEncryption.html))를 활성화하여 저장된 데이터가 계속 암호화된 상태로 유지되도록 하는 것이 좋습니다.
자체 AWS KMS 키 ID를 입력하면 Rekognition Face Liveness 서비스는 API를 간접 호출하는 보안 주체를 대신하여 고객 관리형 키를 사용할 수 있는 권한을 얻습니다. 고객 백엔드(`CreateFaceLivenessSession` 및 `GetFaceLivenessSessionResults` API)에서 API를 간접 호출하는 데 사용되는 보안 주체(사용자 또는 역할)는 다음을 수행할 수 있는 액세스 권한이 있어야 합니다.
+ kms:DescribeKey
+ kms:GenerateDataKey
+ kms:Decrypt
# 인터네트워크 트래픽 개인 정보
Amazon Rekognition용 Amazon Virtual Private Cloud(VPC) 엔드포인트는 VPC 내의 논리적 개체로서, Amazon Rekognition에만 연결을 허용합니다. Amazon VPC는 Amazon Rekognition으로 요청을 라우팅하고, 응답을 다시 VPC로 라우팅합니다. 자세한 내용은 *Amazon VPC 사용 설명서*의 [VPC 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpc-endpoints.html)를 참조하세요. Amazon Rekognition과 함께 Amazon VPC 엔드포인트를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon Rekognition에서 Amazon VPC 엔드포인트 사용](vpc.md) 섹션을 참조하세요.
# Amazon Rekognition에서 Amazon VPC 엔드포인트 사용
Amazon Virtual Private Cloud(VPC)를 사용하여 AWS 리소스를 호스트하는 경우, VPC와 Amazon Rekognition 간에 프라이빗 연결을 설정할 수 있습니다. 이 연결을 사용하면 Amazon Rekognition이 퍼블릭 인터넷을 통하지 않고 VPC의 리소스와 통신하게 할 수 있습니다.
Amazon VPC란 사용자가 정의한 가상 네트워크에서 AWS 리소스를 시작할 때 사용할 수 있는 AWS 서비스입니다. VPC가 있으면 IP 주소 범위, 서브넷, 라우팅 테이블, 네트워크 게이트웨이 등 네트워크 설정을 제어할 수 있습니다. VPC 엔드포인트를 통해 AWS 네트워크는 VPC와 AWS 서비스 간의 라우팅을 처리합니다.
VPC를 Amazon Rekognition에 연결하려면 Amazon Rekognition에 대해 인터페이스 VPC 엔드포인트를 정의하세요. 인터페이스 엔드포인트는 지원되는 AWS 서비스로 향하는 트래픽의 진입점 역할을 하는 프라이빗 IP 주소가 있는 탄력적 네트워크 인터페이스입니다. 이 엔드포인트를 이용하면 인터넷 게이트웨이, Network Address Translation(NAT) 인스턴스, 또는 VPN 연결 없이도 Amazon Rekognition에 안정적이고 확장 가능하게 연결됩니다. 자세한 내용은 *Amazon VPC 사용 설명서*의 [Amazon VPC란 무엇입니까](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/)를 참조하세요.
인터페이스 VPC 엔드포인트는 AWS PrivateLink에 의해 활성화됩니다. 이 AWS 기술은 프라이빗 IP 주소와 함께 탄력적 네트워크 인터페이스를 사용하여 AWS 서비스 간 프라이빗 통신을 가능하게 합니다.
**참고**
모든 Amazon Rekognition 연방 정보 처리 표준(FIPS) 엔드포인트가 AWS PrivateLink에서 지원됩니다.
## Amazon Rekognition용 Amazon VPC 엔드포인트 생성
두 가지 유형의 Amazon VPC 엔드포인트를 생성하여 Amazon Rekognition에서 사용할 수 있습니다.
+ Amazon Rekognition 작업에서 사용할 VPC 엔드포인트. 이것은 대부분의 사용자에게 가장 적합한 유형의 VPC 엔드포인트입니다.
+ 미국 연방 정보 처리 표준(FIPS) Publication 140-2 US 정부 표준을 준수하는 엔드포인트를 사용하는 Amazon Rekognition 작업을 위한 VPC 엔드포인트
VPC에서 Amazon Rekognition 사용을 시작하려면 Amazon VPC 콘솔을 사용하여 Amazon Rekognition을 위한 인터페이스 VPC 엔드포인트를 생성합니다. 지침은 [[Creating an Interface Endpoint](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpce-interface.html#create-interface-endpoint)]에서 "콘솔을 사용하여 AWS 서비스에 대한 인터페이스 엔드포인트를 생성하려면" 절차를 참조하십시오. 다음 절차 단계를 참고하십시오.
+ 3단계 - **서비스 범주**에서 *AWS 서비스*를 선택합니다.
+ 4단계 - **서비스 이름**에서는 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
+ *com.amazonaws.region.rekognition* - Amazon Rekognition 작업을 위한 VPC 엔드포인트를 생성합니다.
+ *com.amazonaws.region.rekognition-fips* - 미국 연방 정보 처리 표준(FIPS) Publication 140-2 US 정부 표준을 준수하는 엔드포인트를 사용하는 Amazon Rekognition 작업을 위한 VPC 엔드포인트를 생성합니다.
자세한 내용은 *Amazon VPC 사용 설명서*의 [시작하기](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/GetStarted.html)를 참조하세요.
## Amazon Rekognition에 대한 VPC 엔드포인트 정책 생성
Amazon Rekognition에 대한 Amazon VPC 엔드포인트 정책을 생성하여 다음을 지정할 수 있습니다.
+ 작업을 수행할 수 있는 위탁자.
+ 수행할 수 있는 작업.
+ 작업을 수행할 수 있는 리소스.
자세한 내용은 Amazon VPC 사용 설명서**의 [VPC 엔드포인트를 통해 서비스에 대한 액세스 제어](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpc-endpoints-access.html)를 참조하세요.
다음 예제 정책은 VPC 엔드포인트를 통해 Amazon Rekognition에 연결하는 사용자가 `DetectFaces` API 작업을 직접 호출할 수 있도록 합니다. 이 정책은 사용자가 VPC 엔드포인트를 통해 다른 Amazon Rekognition API 작업을 수행하지 못하도록 합니다.
사용자는 여전히 VPC 외부에서 다른 Amazon Rekognition API 작업을 직접 호출할 수 있습니다. VPC 외부에 있는 Amazon Rekognition API 작업에 대한 액세스를 거부하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon Rekognition 자격 증명 기반 정책](security_iam_service-with-iam.md#security_iam_service-with-iam-id-based-policies) 섹션을 참조하세요.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": [
"rekognition:DetectFaces"
],
"Resource": "*",
"Effect": "Allow",
"Principal": "*"
}
]
}
```
------
**Amazon Rekognition에 대한 VPC 엔드포인트 정책을 수정하려면**
1. [https://console.aws.amazon.com/vpc/](https://console.aws.amazon.com/vpc/)에서 Amazon VPC 콘솔을 엽니다.
1. Amazon Rekognition에 대한 엔드포인트를 아직 생성하지 않았다면 **엔드포인트 생성**을 선택합니다. 그런 다음 **com.amazonaws.*Region*.rekognition**을 선택하고 **엔드포인트 생성**을 선택합니다.
1. 탐색 창에서 **엔드포인트**를 선택합니다.
1. **com.amazonaws.*Region*.rekognition** 엔드포인트를 선택하고 화면 하단의 **정책** 탭을 선택합니다.
1. **정책 편집**을 선택하고 정책을 변경합니다.
# Amazon Rekognition의 규정 준수 확인
외부 감사자는 여러 AWS 규정 준수 프로그램의 일환으로 Amazon Rekognition의 보안 및 규정 준수를 평가합니다. 여기에는 SOC, PCI, FedRAMP, HIPAA 등이 포함됩니다.
특정 규정 준수 프로그램 범위에 속하는 AWS 서비스의 목록은 [규정 준수 프로그램 제공 범위 내 AWS 서비스](https://aws.amazon.com/compliance/services-in-scope/) 단원을 참조하세요. 일반 정보는 [AWS 규정 준수 프로그램](https://aws.amazon.com/compliance/programs/)을 참조하세요.
AWS Artifact를 사용하여 외부 감사 보고서를 다운로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 [AWS Artifact 트의 보고서 다운로드](https://docs.aws.amazon.com/artifact/latest/ug/downloading-documents.html)를 참조하세요.
Amazon Rekognition 사용 시 규정 준수 책임은 데이터의 민감도, 회사의 규정 준수 목표 및 관련 법률과 규정에 따라 결정됩니다. AWS는 규정 준수를 지원할 다음과 같은 리소스를 제공합니다.
+ [보안 및 규정 준수 빠른 시작 안내서](https://aws.amazon.com/quickstart/?awsf.quickstart-homepage-filter=categories%23security-identity-compliance) – 이 배포 안내서에서는 아키텍처 고려 사항에 대해 설명하고 보안 및 규정 준수에 중점을 둔 기본 AWS 환경을 배포하기 위한 단계를 제공합니다.
+ [HIPAA 보안 및 규정 준수 아키텍팅 백서](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/architecting-hipaa-security-and-compliance-on-aws/architecting-hipaa-security-and-compliance-on-aws.html) - 이 백서는 기업에서 AWS를 사용하여 HIPAA를 준수하는 애플리케이션을 생성하는 방법을 설명합니다.
+ [AWS 규정 준수 리소스](https://aws.amazon.com/compliance/resources/) – 사용자의 업계와 위치에 해당할 수 있는 워크북 및 안내서 모음입니다.
+ [AWS Config](https://docs.aws.amazon.com/config/latest/developerguide/evaluate-config.html) – 이 AWS 서비스로 리소스 구성이 내부 관행, 업계 지침 및 규정을 준수하는 정도를 평가할 수 있습니다.
+ [AWS Security Hub CSPM](https://docs.aws.amazon.com/securityhub/latest/userguide/what-is-securityhub.html) - 이 AWS 서비스는 보안 산업 표준 및 모범 사례 규정 준수 여부를 확인하는 데 도움이 되도록 AWS 내 보안 상태를 종합적으로 보여줍니다.
# Amazon Rekognition의 복원성
AWS 글로벌 인프라는 AWS 리전 및 가용 영역을 중심으로 구축됩니다. AWS 리전은 물리적으로 분리되고 격리된 다수의 가용 리전을 제공하며 이러한 가용 리전은 짧은 지연 시간, 높은 처리량 및 높은 중복성을 갖춘 네트워크에 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 인프라](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/)를 참조하세요.
AWS 글로벌 인프라 외에도 Amazon Rekognition은 데이터 복원성과 백업 요구 사항을 지원하는 다양한 기능을 제공합니다.
# Amazon Rekognition의 구성 및 취약성 분석
구성 및 IT 제어는 AWS와 고객 간의 공동 책임입니다. 자세한 내용은 AWS [공동 책임 모델](https://aws.amazon.com/compliance/shared-responsibility-model/)을 참조하세요.
# 교차 서비스 혼동된 대리인 방지
에서 AWS교차 서비스 가장은 한 서비스(*호출 서비스*)가 다른 서비스(*호출 서비스)를 호출할 때 발생할 수 있습니다*. 호출 서비스는 다른 고객의 리소스에 대해 적절한 권한이 없는 방식으로 작동하게 권한을 사용하도록 조작될 수 있으며, 이로 인해 대리인 문제가 발생할 수 있습니다.
이를 방지하기 위해는 계정의 리소스에 대한 액세스 권한이 부여된 서비스 보안 주체를 사용하여 모든 서비스에 대한 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 도구를 AWS 제공합니다.
Amazon Rekognition이 리소스에 다른 서비스를 제공하는 권한을 제한하려면 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) 및 [https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_condition-keys.html#condition-keys-sourceaccount](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_condition-keys.html#condition-keys-sourceaccount) 글로벌 조건 컨텍스트 키를 사용하는 것이 좋습니다.
만약 `aws:SourceArn` 값에 Amazon S3 버킷 ARN과 같은 계정 ID가 포함되어 있지 않은 경우, 권한을 제한하려면 두 가지 키를 모두 사용해야 합니다. 두 가지 키를 모두 사용하고 `aws:SourceArn` 값이 계정 ID를 포함하는 경우, `aws:SourceAccount` 값 및 `aws:SourceArn` 값의 계정은 동일한 정책 설명문에서 사용할 경우 반드시 동일한 계정 ID를 사용해야 합니다.
하나의 리소스만 교차 서비스 액세스와 연결되도록 허용하려는 경우 `aws:SourceArn`을 사용하세요. 해당 계정의 모든 리소스가 교차 서비스 사용과 연결되도록 허용하려는 경우 `aws:SourceAccount`를 사용하세요.
`aws:SourceArn`의 값은 Rekognition에서 사용하는 리소스의 ARN이어야 하며, `arn:aws:rekognition:region:account:resource`와 같은 형식으로 지정됩니다.
`arn:User ARN`의 값은 비디오 분석 작업을 직접 호출할 사용자(역할을 맡은 사용자)의 ARN이어야 합니다.
혼동된 대리자 문제에 대한 권장 접근 방식은 전체 리소스 ARN이 포함된 `aws:SourceArn` 글로벌 조건 컨텍스트 키를 사용하는 것입니다.
리소스의 전체 ARN을 모르거나 여러 리소스를 지정하는 경우, ARN의 알 수 없는 부분에 대해 와일드카드 문자(`*`)를 포함한 `aws:SourceArn` 글로벌 조건 컨텍스트 키를 사용합니다. 예를 들어 `arn:aws:rekognition:*:111122223333:*`입니다.
혼동된 대리인 문제를 방지하려면 다음 단계를 수행하세요.
1. IAM 콘솔의 탐색 창에서 **Roles** 옵션을 선택합니다. 콘솔에 현재 계정의 역할이 표시됩니다.
1. 수정할 역할의 이름을 선택합니다. 수정할 역할은 **AmazonRekognitionServiceRole** 권한 정책을 적용받아야 합니다. **신뢰 관계** 탭을 선택합니다.
1. **신뢰 정책 편집**을 선택합니다.
1. **신뢰 정책 편집** 페이지에서 기본 JSON 정책을 `aws:SourceArn` 및 `aws:SourceAccount` 글로벌 조건 컨텍스트 키 중 하나 또는 둘 다를 사용하는 정책으로 바꿉니다. 다음 정책 예시를 참조하세요.
1. **정책 업데이트**를 선택합니다.
다음 예에서는 Amazon Rekognition에서 `aws:SourceArn` 및 `aws:SourceAccount` 글로벌 조건 컨텍스트 키를 사용하여 혼동된 대리인 문제를 방지하는 방법을 보여줍니다.
저장된 동영상 및 스트리밍 동영상을 작업하는 경우 IAM 역할에서 다음과 같은 정책을 사용할 수 있습니다.
저장된 비디오만 다루는 경우 IAM 역할에서 다음과 같은 정책을 사용할 수 있습니다(단, `streamprocessor`를 지정하는 `StringLike` 인수를 포함시킬 필요는 없습니다).
# Amazon Rekognition의 인프라 보안
관리형 서비스인 Amazon Rekognition은 AWS글로벌 네트워크 보안으로 보호됩니다. AWS보안 서비스 및가 인프라를 AWS보호하는 방법에 대한 자세한 내용은 [AWS클라우드 보안을](https://aws.amazon.com/security/) 참조하세요. 인프라 보안 모범 사례를 사용하여 환경을 설계하려면 *보안 원칙 AWSWell‐Architected Framework*의 [인프라 보호를](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/security-pillar/infrastructure-protection.html) 참조하세요AWS.
AWS에서 게시한 API 호출을 사용하여 네트워크를 통해 Amazon Rekognition에 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.