AWS Clean Rooms ML 的操作、资源和条件键 - 服务授权参考

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AWS Clean Rooms ML 的操作、资源和条件键

AWS Clean Rooms ML(服务前缀:cleanrooms-ml)提供以下特定于服务的资源、操作和条件上下文密钥,供在IAM权限策略中使用。

参考:

AWS Clean Rooms ML 定义的操作

您可以在IAM策略声明的Action元素中指定以下操作。可以使用策略授予在 AWS中执行操作的权限。当您在策略中使用操作时,通常会允许或拒绝访问具有相同名称的API操作或CLI命令。但在某些情况下,单一动作可控制对多项操作的访问。还有某些操作需要多种不同的动作。

操作表的资源类型列指示每项操作是否支持资源级权限。如果该列没有任何值,您必须在策略语句的 Resource 元素中指定策略应用的所有资源(“*”)。如果该列包含资源类型,则可以在带有该操作ARN的语句中指定该类型的资源类型。如果操作具有一个或多个必需资源,则调用方必须具有使用这些资源来使用该操作的权限。必需资源在表中以星号 (*) 表示。如果您使用IAM策略中的Resource元素限制资源访问权限,则必须为每种必需的资源类型包含ARN或模式。某些操作支持多种资源类型。如果资源类型是可选的(未指示为必需),则可以选择使用一种可选资源类型。

操作表的条件键列包括可以在策略语句的 Condition 元素中指定的键。有关与服务资源关联的条件键的更多信息,请参阅资源类型表的条件键列。

注意

资源条件键在资源类型表中列出。您可以在操作表的资源类型(* 为必需)列中找到应用于某项操作的资源类型的链接。资源类型表中的资源类型包括条件密钥列,这是应用于操作表中操作的资源条件键。

有关下表中各列的详细信息,请参阅操作表

操作 描述 访问级别 资源类型(* 为必需) 条件键 相关操作
CancelTrainedModel 授予取消训练过的模型的权限 写入

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CancelTrainedModelInferenceJob 授予取消经过训练的模型推理作业的权限 写入

TrainedModelInferenceJob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateAudienceModel 授予创建受众模型的权限 写入

trainingdataset*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateConfiguredAudienceModel 授予创建已配置受众模型的权限 写入

audiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateConfiguredModelAlgorithm 授予创建已配置模型算法的权限 写入

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateConfiguredModelAlgorithmAssociation 授予创建已配置模型算法关联的权限 写入

ConfiguredModelAlgorithm*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateMLInputChannel 授予创建 ML 输入频道的权限 写入

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateTrainedModel 授予创建经过训练的模型的权限 写入

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

CreateTrainingDataset 授予创建训练数据集或种子受众的权限。在 Clean Rooms ML 中, TrainingDataset 是指向 Glue 表的元数据,该表只能在 AudienceModel 创建过程中读取 写入

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteAudienceGenerationJob 授予删除指定的受众生成作业,并移除与该作业关联的所有数据的权限 写入

audiencegenerationjob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteAudienceModel 授予删除指定的受众生成作业,并移除与该作业关联的所有数据的权限 写入

audiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteConfiguredAudienceModel 授予删除指定的已配置受众模型的权限 写入

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteConfiguredAudienceModelPolicy 授予删除指定的已配置受众模型策略的权限 写入

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteConfiguredModelAlgorithm 授予删除已配置模型算法的权限 写入

ConfiguredModelAlgorithm*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteConfiguredModelAlgorithmAssociation 授予删除已配置的模型算法关联的权限 写入

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteMLConfiguration 授予删除 ML 配置的权限 写入

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteMLInputChannelData 授予删除与 ML 输入频道关联的所有数据的权限 写入

MLInputChannel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteTrainedModelOutput 授予删除与训练模型关联的所有输出的权限 写入

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

DeleteTrainingDataset 授予删除训练数据集的权限 写入

trainingdataset*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetAudienceGenerationJob 授予返回受众生成作业信息的权限 读取

audiencegenerationjob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetAudienceModel 授予返回受众模型信息的权限 读取

audiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetCollaborationConfiguredModelAlgorithmAssociation 授予返回由协作中任何成员创建的已配置模型算法关联信息的权限 读取

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

GetCollaborationMLInputChannel 授予返回协作中任何成员创建的 ML 输入频道相关信息的权限 读取

MLInputChannel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

GetCollaborationTrainedModel 授予返回由协作中任何成员创建的训练模型的相关信息的权限 读取

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

GetConfiguredAudienceModel 授予返回已配置受众模型信息的权限 读取

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetConfiguredAudienceModelPolicy 授予返回已配置受众模型策略信息的权限 读取

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetConfiguredModelAlgorithm 授予返回有关已配置模型算法的信息的权限 读取

ConfiguredModelAlgorithm*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetConfiguredModelAlgorithmAssociation 授予返回有关已配置模型算法关联信息的权限 读取

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetMLConfiguration 授予返回有关 ML 配置信息的权限 读取

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetMLInputChannel 授予返回有关 ML 输入频道信息的权限 读取

MLInputChannel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetTrainedModel 授予返回训练模型相关信息的权限 读取

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetTrainedModelInferenceJob 授予返回有关经过训练的模型推理作业信息的权限 读取

TrainedModelInferenceJob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

GetTrainingDataset 授予返回训练数据集信息的权限 读取

trainingdataset*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListAudienceExportJobs 授予返回受众导出作业列表的权限 列出

audiencegenerationjob

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListAudienceGenerationJobs 授予返回受众生成作业列表的权限 列出

configuredaudiencemodel

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListAudienceModels 授予返回受众模型列表的权限 列出
ListCollaborationConfiguredModelAlgorithmAssociations 授予返回由协作中任何成员创建的已配置模型算法列表的权限 列出

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListCollaborationMLInputChannels 授予返回协作中任何成员创建的 ML 输入频道列表的权限 列出

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListCollaborationTrainedModelExportJobs 授予返回由协作中任何成员启动的经过训练的模型导出任务列表的权限 列出

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListCollaborationTrainedModelInferenceJobs 授予返回由协作中任何成员启动的经过训练的模型推理作业列表的权限 列出

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListCollaborationTrainedModels 授予返回由协作中任何成员创建的经过训练的模型列表的权限 列出

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

ListConfiguredAudienceModels 授予返回已配置受众模型列表的权限 列出
ListConfiguredModelAlgorithmAssociations 授予返回已配置模型算法关联列表的权限 列出

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListConfiguredModelAlgorithms 授予返回已配置模型算法列表的权限 列出

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListMLInputChannels 授予返回 ML 输入频道列表的权限 列出

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListTagsForResource 授予返回所提供资源的标签列表的权限 列出

audiencegenerationjob

audiencemodel

configuredaudiencemodel

trainingdataset

aws:TagKeys

aws:ResourceTag/${TagKey}

ListTrainedModelInferenceJobs 授予返回经过训练的模型推理作业列表的权限 列出

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListTrainedModels 授予返回经过训练的模型列表的权限 列出

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

ListTrainingDatasets 授予返回训练数据集列表的权限 列出
PutConfiguredAudienceModelPolicy 授予创建或更新已配置受众模型的资源策略的权限 权限管理

configuredaudiencemodel*

PutMLConfiguration 授予放置 ML 配置的权限 写入

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

StartAudienceExportJob 授予在生成受众后导出指定大小受众的权限 写入

audiencegenerationjob*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

StartAudienceGenerationJob 授予启动受众生成作业的权限 写入

configuredaudiencemodel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

cleanrooms-ml:CollaborationId

StartTrainedModelExportJob 授予启动经过训练的模型导出任务的权限 写入

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

StartTrainedModelInferenceJob 授予启动经过训练的模型推理作业的权限 写入

ConfiguredModelAlgorithmAssociation*

MLInputChannel*

TrainedModel*

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

TagResource 授予标记特定资源的权限 标记

ConfiguredModelAlgorithm

ConfiguredModelAlgorithmAssociation

MLInputChannel

TrainedModel

TrainedModelInferenceJob

audiencegenerationjob

audiencemodel

configuredaudiencemodel

trainingdataset

aws:TagKeys

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:ResourceTag/${TagKey}

UnTagResource 授予取消标记特定资源的权限 标记

ConfiguredModelAlgorithm

ConfiguredModelAlgorithmAssociation

MLInputChannel

TrainedModel

TrainedModelInferenceJob

audiencegenerationjob

audiencemodel

configuredaudiencemodel

trainingdataset

aws:TagKeys

aws:ResourceTag/${TagKey}

UpdateConfiguredAudienceModel 授予更新已配置受众模型的权限。 写入

configuredaudiencemodel*

audiencemodel

aws:RequestTag/${TagKey}

aws:TagKeys

AWS Clean Rooms ML 定义的资源类型

以下资源类型由此服务定义,可以在IAM权限策略语句的Resource元素中使用。操作表中的每个操作指定了可以使用该操作指定的资源类型。您也可以在策略中包含条件键,从而定义资源类型。这些键显示在资源类型表的最后一列。有关下表中各列的详细信息,请参阅资源类型表

资源类型 ARN 条件键
trainingdataset arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:training-dataset/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

audiencemodel arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:audience-model/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

configuredaudiencemodel arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:configured-audience-model/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

audiencegenerationjob arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:audience-generation-job/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

ConfiguredModelAlgorithm arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:configured-model-algorithm/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

ConfiguredModelAlgorithmAssociation arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:membership/${MembershipId}/configured-model-algorithm-association/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

MLInputChannel arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:membership/${MembershipId}/ml-input-channel/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

TrainedModel arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:membership/${MembershipId}/trained-model/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

TrainedModelInferenceJob arn:${Partition}:cleanrooms-ml:${Region}:${Account}:membership/${MembershipId}/trained-model-inference-job/${ResourceId}

aws:ResourceTag/${TagKey}

AWS Clean Rooms ML 的条件键

AWS Clean Rooms ML 定义了可以在IAM策略Condition元素中使用的以下条件键。您可以使用这些键进一步细化应用策略语句的条件。有关下表中各列的详细信息,请参阅条件键表

要查看适用于所有服务的全局条件键,请参阅可用的全局条件键

条件键 描述 类型
aws:RequestTag/${TagKey} 根据在请求中是否具有标签键值对来筛选访问权限 String
aws:ResourceTag/${TagKey} 按附加到资源的标签键值对筛选操作 String
aws:TagKeys 根据在请求中是否具有标签键来筛选访问 ArrayOfString
cleanrooms-ml:CollaborationId 按清洁室协作 ID 筛选访问权限 String