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# 洁净室机器学习自定义模型的 IAM 行为
<a name="ml-behaviors-byom"></a>

## Cross-account 工作
<a name="ml-behaviors-byom-cross-account-jobs"></a>

Clean Rooms ML 允许另一个人在其帐户中安全地访问与一个人 AWS 账户 创建的协作关联的某些资源 AWS 账户。 AWS 账户 A 中具有成员运行查询能力的客户可以调用`CreateTrainedModel``CreateMLInputChannel`、或`StartTrainedModelInferenceJob`对协作中其他成员拥有的`ConfiguredModelAlgorithmAssociation`资源进行调用，前提`ConfiguredModelAlgorithmAssociation`是使用创建的自定义分析规则允许`CreateConfiguredTableAnalysisRule`。

此外，协作中的任何活跃成员都可以通过`DeleteTrainedModelOutput`和 `DeleteMLInputChannelData` API 删除与经过训练的模型或机器学习输入通道相关的数据。

## Cross-account 访问
<a name="ml-behaviors-byom-cross-account-access"></a>

Clean Rooms ML 允许用户通过`GetCollaboration`和 `ListCollaboration` API 检索有关其他账户创建的资源的元数据。Clean Rooms ML 不会向其他账户透露 KMS 密钥 ARN、标签、环境变量或超参数（用于`TrainedModel`操作）。

## 成员资格和协作访问权限
<a name="ml-behaviors-byom-membership-collaboration-access"></a>

在 Clean Rooms ML 自定义模型的上下文中访问成员资格和协作资源时，用户的身份策略需要操作权限 `cleanrooms:PassMembership``cleanrooms:PassCollaboration`，或两者兼而有之。所有接受的 API 都`membershipId`需要`cleanrooms:PassMembership`权限，所有接受的 API 都`collaborationId`需要该`cleanrooms:PassCollaboration`权限。提供了一个角色的身份策略示例，该角色可以在成员身份 ID 的上下文`GetCollaborationTrainedModel`中调用，并且可以在协作 ID 的上下文中进行调用。`createTrainedModel`

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#### [ JSON ]

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```
{
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowCleanroomsMLActions",
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            "Action": [
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            ],
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                "*"
            ]
        },
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                "arn:aws:cleanrooms:{{us-east-1}}:{{111122223333}}:membership/{{memberId}}"
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        },
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            "Action": [
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            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:cleanrooms:{{us-east-1}}:{{111122223333}}:collaboration/{{collaborationId}}"
            ]
        }
    ]
}
```

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