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# Clean Rooms ML 自訂模型的 IAM 行為
<a name="ml-behaviors-byom"></a>

## 跨帳戶任務
<a name="ml-behaviors-byom-cross-account-jobs"></a>

Clean Rooms ML 允許與某個 建立的協同合作相關聯的特定資源， AWS 帳戶 由另一個 在其帳戶中安全地存取 AWS 帳戶。具有成員執行查詢能力的 AWS 帳戶 A 中的用戶端可以在協同合作中另一個成員擁有`ConfiguredModelAlgorithmAssociation`的資源`StartTrainedModelInferenceJob`上呼叫 `CreateTrainedModel``CreateMLInputChannel`、 或 ，前提是使用 建立的自訂分析規則`ConfiguredModelAlgorithmAssociation`允許 `CreateConfiguredTableAnalysisRule`。

此外，協同合作的任何作用中成員都可以透過 `DeleteTrainedModelOutput`和 `DeleteMLInputChannelData` APIs 刪除與訓練模型或 ML 輸入通道相關聯的資料。

## 跨帳戶存取權
<a name="ml-behaviors-byom-cross-account-access"></a>

Clean Rooms ML 允許使用者擷取其他帳戶透過 `GetCollaboration`和 `ListCollaboration` APIs中繼資料。Clean Rooms ML 不會向其他帳戶顯示 KMS 金鑰 ARNs、標籤、環境變數或超參數 （適用於 `TrainedModel`動作）。

## 成員資格和協同合作存取權
<a name="ml-behaviors-byom-membership-collaboration-access"></a>

在 Clean Rooms ML 自訂模型的內容中存取成員資格和協同合作資源時，使用者的身分政策需要動作 `cleanrooms:PassMembership`、 `cleanrooms:PassCollaboration`或兩者的許可。接受的所有 APIs`membershipId`都需要 `cleanrooms:PassMembership`許可，接受的所有 APIs`collaborationId`都需要 `cleanrooms:PassCollaboration`許可。提供可在成員資格 ID 內容`createTrainedModel`中呼叫之角色的身分政策範例，可在協作 ID 內容`GetCollaborationTrainedModel`中呼叫。

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#### [ JSON ]

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    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
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                "arn:aws:cleanrooms:{{us-east-1}}:{{111122223333}}:collaboration/{{collaborationId}}"
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        }
    ]
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