マルチモデルエンドポイントのセキュリティ

マルチモデルエンドポイントのモデルとデータは、インスタンスストレージボリュームとコンテナメモリに共存します。Amazon SageMaker AI エンドポイントのすべてのインスタンスは、所有する単一のテナントコンテナで実行されます。モデルはマルチモデルエンドポイントでのみ実行できます。モデルに対するリクエストのマッピングの管理、適切なターゲットモデルへのアクセスをユーザーに提供することは、ユーザーの責任において行います。SageMaker AI は IAM ロールを使用して、許可または拒否されたアクションとリソース、およびアクションが許可または拒否される条件を指定するために使用する IAM アイデンティティベースのポリシーを提供します。

デフォルトでは、マルチモデルエンドポイントにあり、InvokeEndpoint 許可を持つ IAM プリンシパルは、CreateModel オペレーションで定義された S3 プレフィックスのアドレスにある任意のモデルを呼び出すことができます (オペレーションで定義された IAM 実行ロールが、モデルをダウンロードする許可を持っていることを前提とします)。S3 の限定されたモデルセットへの InvokeEndpoint アクセスを制限する必要がある場合は、次のいずれかを実行できます。

• sagemaker:TargetModel IAM 条件キーを使って、エンドポイントでホストされている特定のモデルへの InvokeEndpont 呼び出しを制限します。たとえば、次のポリシーでは、TargetModel フィールドの値が指定された正規表現のいずれかに一致する場合にのみ InvokeEndpont リクエストを許可します。

  {
      "Version": "2012-10-17",
      "Statement": [
          {
              "Action": [
                  "sagemaker:InvokeEndpoint"
              ],
              "Effect": "Allow",
              "Resource":
              "arn:aws:sagemaker:region:account-id:endpoint/endpoint_name",
              "Condition": {
                  // TargetModel provided must be from this set of values
                  "StringLike": {
                      "sagemaker:TargetModel": ["company_a/*", "common/*"]
                  }
              }
          }
      ]
  }

  SageMaker AI 条件キーの詳細については、 AWS Identity and Access Management ユーザーガイドのAmazon SageMaker AI の条件キー」を参照してください。

• より制限の厳しい S3 プレフィックスを持つマルチモデルエンドポイントを作成します。

SageMaker AI がロールを使用してエンドポイントへのアクセスを管理し、ユーザーに代わってオペレーションを実行する方法の詳細については、「」を参照してくださいSageMaker AI 実行ロールの使用方法。また、独自のコンプライアンス要件によって定められた特定のデータ分離要件を顧客が設定しており、それを IAM アイデンティティを使って満たすことができる場合があります。