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暗号化を使用して転送中のデータを保護する
転送中のすべてのインターネットワークデータは 1.2 TLS 暗号化をサポートしています。1.3 TLS を使用することをお勧めします。
Amazon では SageMaker、機械学習 (ML) モデルアーティファクトやその他のシステムアーティファクトは、転送中および保管中に暗号化されます。および SageMaker APIコンソールへのリクエストは、安全な (SSL) 接続を介して行われます。 AWS Identity and Access Management ロールを に渡し SageMaker 、トレーニングとデプロイのためにユーザーに代わってリソースにアクセスするアクセス許可を付与します。
転送中のネットワーク間データ (サービスプラットフォーム内) の一部は暗号化されません。これには、以下が含まれます。
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サービスコントロールプレーンとトレーニングジョブインスタンス (顧客データではない) の間のコマンドとコントロールの通信。
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分散処理ジョブ (ネットワーク間) のノード間の通信。
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分散トレーニングジョブ (ネットワーク間) のノード間の通信。
バッチ処理のためのノード間通信はありません。
トレーニングクラスター内のノード間の通信は、暗号化が可能です。
注記
医療分野のユースケースでは、ノード間の通信を暗号化することがセキュリティのベストプラクティスです。
通信を暗号化する方法については、次のトピックの「分散トレーニングジョブで ML コンピューティングインスタンス間の通信を保護する」を参照してください。
注記
コンテナ間のトラフィックを暗号化すると、トレーニング時間が増える可能性があります。特に分散型深層学習アルゴリズムを使用する際にはご注意ください。影響を受けるアルゴリズムについては、このセキュリティレベルを高めることで、コストも増加します。、DeepAR XGBoost、線形学習者など、ほとんどの SageMaker 組み込みアルゴリズムのトレーニング時間は、通常影響を受けません。
FIPS 検証済みエンドポイントは、 SageMaker APIおよび リクエストルーターのホストモデル (ランタイム) で使用できます。FIPS 準拠エンドポイントの詳細については、連邦情報処理標準 (FIPS) 140-2
RStudio Amazon での との通信を保護する SageMaker
RStudio on Amazon SageMaker は、コンポーネントを含む SageMakerすべての通信の暗号化を提供します。ただし、以前のバージョンでは、 RStudioServerProとRSessionアプリケーション間の暗号化はサポートされていません。
RStudio は、2022 年 4 月にバージョン 2022.02.2-485.pro2 をリリースしました。このバージョンではRStudioServerPro、 と RSession アプリケーション間の暗号化がサポートされ、暗号化を有効にします end-to-end。ただし、バージョンのアップグレードには完全な下位互換性があるわけではありません。そのため、 RStudioServerProと のすべてのRSessionアプリケーションを更新する必要があります。アプリを更新する方法については、「RStudio バージョニング」を参照してください。
