IAM 역할로 전환(AWS API)

역할은 AWS 리소스에 액세스하는 데 사용할 수 있는 일련의 권한을 지정합니다. 이러한 면에서 IAM 사용자와 비슷합니다. 보안 주체(개인 또는 애플리케이션)은 역할을 수임하여 필요한 작업을 수행하고 AWS 리소스와 상호작용할 수 있는 임시 권한을 부여받습니다. 역할은 자신의 계정 또는 그 밖의 다른 AWS 계정에 속한 것일 수 있습니다. 역할과 역할의 이점, 역할 생성 및 구성 방법에 대한 자세한 내용은 IAM 역할 및 IAM 역할 생성 단원을 참조하십시오. 역할을 수임하는 데 사용할 수 있는 여러 방법을 알아보려면 IAM 역할 사용 단원을 참조하십시오.

중요

IAM 사용자의 권한과 수임한 역할의 권한은 누적되지 않습니다. 한 번에 오직 하나의 권한 집합만이 활성화됩니다. 어떤 역할을 수임할 때 이전 사용자 또는 역할 권한은 일시적으로 포기하고 해당 역할에 할당된 권한을 가지고 작업합니다. 이 역할을 끝내면 원래 권한이 자동으로 회복됩니다.

이때 역할 위임을 위해 애플리케이션은 AWS STS AssumeRole API 작업을 호출하고 사용할 역할의 ARN을 전달합니다. 이 작업은 임시 자격 증명으로 사용하여 새 세션을 생성합니다. 이 세션에는 해당 역할에 대한 자격 증명 기반 정책과 동일한 권한이 지정됩니다.

AssumeRole 호출 시 선택적으로 인라인 또는 관리형 세션 정책을 전달할 수 있습니다. 세션 정책은 역할 또는 페더레이션 사용자에 대해 임시 자격 증명 세션을 프로그래밍 방식으로 생성할 때 파라미터로 전달하는 고급 정책입니다. Policy 파라미터를 사용하여 단일 JSON 인라인 세션 정책 문서를 전달할 수 있습니다. PolicyArns 파라미터를 사용하여 최대 10개까지 관리형 세션 정책을 지정할 수 있습니다. 결과적으로 얻는 세션의 권한은 엔터티의 자격 증명 기반 정책과 세션 정책의 교집합입니다 세션 정책은 다른 사람에게 역할의 임시 보안 자격 증명을 부여할 필요가 있을 때 유용합니다. 후속 AWS API 호출 시에도 역할의 임시 자격 증명을 사용하여 역할이 속한 계정의 리소스에 액세스할 수 있습니다. 세션 정책을 사용하여 자격 증명 기반 정책에서 허용되는 권한을 부여할 수는 없습니다. 이 역할의 효과적인 권한을 AWS가 어떻게 결정하는지 자세히 알아보려면 정책 평가 로직 단원을 참조하십시오.

IAM 사용자 또는 역할을 이미 사용 중인 외부에서 인증된 사용자(SAML 또는 OIDC)로 로그인한 경우 AssumeRole을(를) 호출할 수 있습니다. 또한 역할을 사용해 두 번째 역할을 수임하는 역할 함께 묶기를 사용할 수도 있습니다. AWS 계정 루트 사용자로 로그인되어 있을 때는 역할을 수임할 수 없습니다.

기본적으로 역할 세션은 한 시간 동안 지속됩니다. AWS STS AssumeRole* API 작업을 사용하여 역할을 수임하는 경우 DurationSeconds 파라미터에 대한 값을 지정할 수 있습니다. 이 값의 범위는 900초(15분)에서 해당 역할에 대한 최대 세션 기간 설정까지일 수 있습니다. 역할에 대한 최댓값을 확인하는 방법을 알아보려면 역할에 대한 최대 세션 기간 설정 보기 단원을 참조하십시오.

역할 함께 묶기를 사용하는 경우 세션은 최대 1시간으로 제한됩니다. 그런 다음 DurationSeconds 파라미터를 사용하여 1시간보다 큰 값을 입력하면 이 작업에 실패합니다.

참고

보안을 위해 관리자는 AWS CloudTrail 로그를 검토하여 AWS에서 누가 작업을 수행했는지 확인할 수 있습니다. 관리자는 사용자가 역할을 수임할 때 소스 자격 증명이나 역할 세션 이름을 지정하도록 요구할 수 있습니다. 자세한 내용은 sts:SourceIdentity 및 sts:RoleSessionName을(를) 참조하세요.

AWS에 대한 Boto3 인터페이스(AWS SDK for Python (Boto) V3)를 사용하여 Python으로 작성된 다음 예제에서는 AssumeRole을 호출하는 방법을 보여줍니다. 또한 AssumeRole에서 반환한 임시 보안 자격 증명을 사용하여 해당 역할을 소유한 계정의 모든 Amazon S3 버킷을 나열하는 방법도 보여줍니다.

import boto3

# The calls to AWS STS AssumeRole must be signed with the access key ID
# and secret access key of an existing IAM user or by using existing temporary 
# credentials such as those from another role. (You cannot call AssumeRole 
# with the access key for the root account.) The credentials can be in 
# environment variables or in a configuration file and will be discovered 
# automatically by the boto3.client() function. For more information, see the 
# Python SDK documentation: 
# http://boto3.readthedocs.io/en/latest/reference/services/sts.html#client

# create an STS client object that represents a live connection to the 
# STS service
sts_client = boto3.client('sts')

# Call the assume_role method of the STSConnection object and pass the role
# ARN and a role session name.
assumed_role_object=sts_client.assume_role(
    RoleArn="arn:aws:iam::account-of-role-to-assume:role/name-of-role",
    RoleSessionName="AssumeRoleSession1"
)

# From the response that contains the assumed role, get the temporary 
# credentials that can be used to make subsequent API calls
credentials=assumed_role_object['Credentials']

# Use the temporary credentials that AssumeRole returns to make a 
# connection to Amazon S3  
s3_resource=boto3.resource(
    's3',
    aws_access_key_id=credentials['AccessKeyId'],
    aws_secret_access_key=credentials['SecretAccessKey'],
    aws_session_token=credentials['SessionToken'],
)

# Use the Amazon S3 resource object that is now configured with the 
# credentials to access your S3 buckets. 
for bucket in s3_resource.buckets.all():
    print(bucket.name)