Amazon Fraud Detector 身分型政策範例 - Amazon Fraud Detector

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

Amazon Fraud Detector 身分型政策範例

根據預設,使用者和 IAM 角色沒有建立或修改 Amazon Fraud Detector 資源的許可。他們也無法使用 AWS Management Console AWS CLI或 AWS API 來執行任務。管理員必須建立 IAM 政策,授與使用者和角色在指定資源上執行特定 API 操作所需的許可。管理員接著必須將這些政策連接至需要這些許可的使用者或群組。

若要了解如何使用這些範例 JSON 政策文件建立 IAM 身分型政策,請參閱 IAM 使用者指南中的在 JSON 索引標籤上建立政策

政策最佳實務

以身分為基礎的政策會判斷是否有人可以在您的帳戶中建立、存取或刪除 Amazon Fraud Detector 資源。這些動作可能會讓您的 AWS 帳戶產生費用。當您建立或編輯身分型政策時,請遵循下列準則及建議事項:

  • 開始使用 AWS 受管政策並邁向最低權限許可 – 若要開始將許可授予您的使用者和工作負載,請使用 AWS 受管政策,將許可授予許多常見使用案例。它們可在您的 中使用 AWS 帳戶。我們建議您定義特定於使用案例 AWS 的客戶受管政策,進一步減少許可。如需更多資訊,請參閱 IAM 使用者指南中的 AWS 受管政策任務職能的AWS 受管政策

  • 套用最低權限許可 – 設定 IAM 政策的許可時,請僅授予執行任務所需的許可。為實現此目的,您可以定義在特定條件下可以對特定資源採取的動作,這也稱為最低權限許可。如需使用 IAM 套用許可的更多相關資訊,請參閱 IAM 使用者指南中的 IAM 中的政策和許可

  • 使用 IAM 政策中的條件進一步限制存取權 – 您可以將條件新增至政策,以限制動作和資源的存取。例如,您可以撰寫政策條件,指定必須使用 SSL 傳送所有請求。如果透過特定 使用服務動作,您也可以使用條件來授予存取服務動作的權限 AWS 服務,例如 AWS CloudFormation。如需詳細資訊,請參閱 IAM 使用者指南中的 IAM JSON 政策元素:條件

  • 使用 IAM Access Analyzer 驗證 IAM 政策,確保許可安全且可正常運作 – IAM Access Analyzer 驗證新政策和現有政策,確保這些政策遵從 IAM 政策語言 (JSON) 和 IAM 最佳實務。IAM Access Analyzer 提供 100 多項政策檢查及切實可行的建議,可協助您撰寫安全且實用的政策。如需詳細資訊,請參閱《IAM 使用者指南》中的使用 IAM Access Analyzer 驗證政策

  • 需要多重要素驗證 (MFA):如果您的案例需要 IAM 使用者或 中的根使用者 AWS 帳戶,請開啟 MFA 以增加安全性。如需在呼叫 API 操作時請求 MFA,請將 MFA 條件新增至您的政策。如需詳細資訊,請參閱《IAM 使用者指南》https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_mfa_configure-api-require.html中的透過 MFA 的安全 API 存取

如需 IAM 中最佳實務的相關資訊,請參閱 IAM 使用者指南中的 IAM 安全最佳實務

Amazon Fraud Detector 的 AWS 受管 (預先定義) 政策

AWS 透過提供由 建立和管理的獨立 IAM 政策,解決許多常見的使用案例 AWS。這些 AWS 受管政策會授予常見使用案例的必要許可,讓您不必調查需要哪些許可。如需詳細資訊,請參閱《 AWS Identity and Access Management 管理使用者指南》中的 AWS 受管政策

下列 AWS 受管政策可連接至您帳戶中的使用者,其專屬於 Amazon Fraud Detector:

AmazonFraudDetectorFullAccess:授予 Amazon Fraud Detector 資源、動作和支援操作的完整存取權,包括:

  • 列出並描述 Amazon SageMaker AI 中的所有模型端點

  • 列出帳戶中的所有 IAM 角色

  • 列出所有 Amazon S3 儲存貯體

  • 允許 IAM Pass 角色將角色傳遞給 Amazon Fraud Detector

此政策不提供不受限制的 S3 存取。如果您需要將模型訓練資料集上傳到 S3,則還需要AmazonS3FullAccess受管政策 (或縮小範圍的自訂 Amazon S3 存取政策)。

您可以登入 IAM 主控台並依政策名稱搜尋,來檢閱政策的許可。您也可以建立自己的自訂 IAM 政策,以在需要時允許 Amazon Fraud Detector 動作和資源的許可。您可以將這些自訂政策連接至需要這些政策的 使用者或群組。

允許使用者檢視他們自己的許可

此範例會示範如何建立政策,允許 IAM 使用者檢視附加到他們使用者身分的內嵌及受管政策。此政策包含在主控台上完成此動作的許可,或使用 AWS CLI 或 AWS API 以程式設計方式完成此動作的許可。

{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "ViewOwnUserInfo", "Effect": "Allow", "Action": [ "iam:GetUserPolicy", "iam:ListGroupsForUser", "iam:ListAttachedUserPolicies", "iam:ListUserPolicies", "iam:GetUser" ], "Resource": ["arn:aws:iam::*:user/${aws:username}"] }, { "Sid": "NavigateInConsole", "Effect": "Allow", "Action": [ "iam:GetGroupPolicy", "iam:GetPolicyVersion", "iam:GetPolicy", "iam:ListAttachedGroupPolicies", "iam:ListGroupPolicies", "iam:ListPolicyVersions", "iam:ListPolicies", "iam:ListUsers" ], "Resource": "*" } ] }

允許完整存取 Amazon Fraud Detector 資源

下列範例提供 使用者 AWS 帳戶 完整存取所有 Amazon Fraud Detector 資源和動作的權限。

{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "frauddetector:*" ], "Resource": "*" } ] }

允許唯讀存取 Amazon Fraud Detector 資源

在此範例中,您會授予 AWS 帳戶 Amazon Fraud Detector 資源唯讀存取權中的使用者。

{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "frauddetector:GetEventTypes", "frauddetector:BatchGetVariable", "frauddetector:DescribeDetector", "frauddetector:GetModelVersion", "frauddetector:GetEventPrediction", "frauddetector:GetExternalModels", "frauddetector:GetLabels", "frauddetector:GetVariables", "frauddetector:GetDetectors", "frauddetector:GetRules", "frauddetector:ListTagsForResource", "frauddetector:GetKMSEncryptionKey", "frauddetector:DescribeModelVersions", "frauddetector:GetDetectorVersion", "frauddetector:GetPrediction", "frauddetector:GetOutcomes", "frauddetector:GetEntityTypes", "frauddetector:GetModels" ], "Resource": "*" } ] }

允許存取特定資源

在此資源層級政策範例中,您授予 使用者 AWS 帳戶 存取除一個特定偵測器資源以外的所有動作和資源。

{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "frauddetector:*" ], "Resource": "*" }, { "Effect": "Deny", "Action": [ "frauddetector:*Detector" ], "Resource": "arn:${Partition}:frauddetector:${Region}:${Account}:detector/${detector-name}" } ] }

使用雙模式 API 時允許存取特定資源

Amazon Fraud Detector 提供雙模式取得可同時做為 List and Describe 操作APIs。呼叫 時,沒有任何參數的雙模式 API 會傳回與 相關聯的指定資源清單 AWS 帳戶。使用 參數呼叫 時,雙模式 API 會傳回指定資源的詳細資訊。資源可以是模型、變數、事件類型或實體類型。

雙模式 APIs 支援 IAM 政策中的資源層級許可。不過,只有在請求中提供一或多個參數時,才會套用資源層級許可。例如,如果使用者呼叫 GetVariables API 並提供變數名稱,且如果 IAM 拒絕政策連接到變數資源或變數名稱,則使用者會收到AccessDeniedException錯誤。如果使用者呼叫 GetVariables API 且未指定變數名稱,則會傳回所有變數,這可能會導致資訊洩漏。

若要允許使用者僅檢視特定資源的詳細資訊,請在 IAM 拒絕NotResource政策中使用 IAM 政策元素。將此政策元素新增至 IAM 拒絕政策後,使用者只能檢視NotResource區塊中指定的資源詳細資訊。如需詳細資訊,請參閱《IAM 使用者指南》中的 IAM JSON 政策元素:NotResource

下列範例政策允許使用者存取 Amazon Fraud Detector 的所有資源。不過,NotResource政策元素是用來限制 GetVariables API 呼叫只對字首為 user*job_*和 的變數名稱var*

{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": "frauddetector:*", "Resource": "*" }, { "Effect": "Deny", "Action": "frauddetector:GetVariables", "NotResource": [ "arn:aws:frauddetector:*:*:variable/user*", "arn:aws:frauddetector:*:*:variable/job_*", "arn:aws:frauddetector:*:*:variable/var*" ] } ] }

回應

在此範例政策中,回應顯示下列行為:

  • 不包含變數名稱的 GetVariables 呼叫會導致AccessDeniedException錯誤,因為請求會映射到拒絕陳述式。

  • 包含不允許的變數名稱的 GetVariables 呼叫會導致AccessDeniedException錯誤,因為變數名稱不會對應到NotResource區塊中的變數名稱。例如,具有變數名稱的 GetVariables 呼叫email_address會導致AccessDeniedException錯誤。

  • 包含符合NotResource區塊中變數名稱的變數名稱的 GetVariables 呼叫會如預期傳回。例如,包含變數名稱的 GetVariables 呼叫會job_cpa傳回job_cpa變數的詳細資訊。

根據標籤限制存取

此範例政策示範如何根據資源標籤限制對 Amazon Fraud Detector 的存取。此範例假設:

  • 在您的 中 AWS 帳戶 ,您已定義兩個不同的群組,名為 Team1 和 Team2

  • 您已建立四個偵測器

  • 您想要允許 Team1 的成員對 2 個偵測器進行 API 呼叫

  • 您想要允許 Team2 的成員在其他 2 個偵測器上進行 API 呼叫

控制對 API 呼叫的存取權 (範例)
  1. 將具有 金鑰Project和值的標籤A新增至 Team1 使用的偵測器。

  2. 將具有 金鑰Project和值的標籤B新增至 Team2 使用的偵測器。

  3. 建立 IAM 政策,ResourceTag條件是拒絕存取具有金鑰Project和值 標籤的偵測器B,並將該政策連接至 Team1。

  4. 建立 IAM 政策,ResourceTag條件是拒絕存取具有金鑰Project和值 標籤的偵測器A,並將該政策連接至 Team2。

以下是 政策的範例,該政策拒絕對任何 Amazon Fraud Detector 資源執行特定動作,而該資源的標籤的索引鍵為 Project且值為 B

{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": "frauddetector:*", "Resource": "*" }, { "Effect": "Deny", "Action": [ "frauddetector:CreateModel", "frauddetector:CancelBatchPredictionJob", "frauddetector:CreateBatchPredictionJob", "frauddetector:DeleteBatchPredictionJob", "frauddetector:DeleteDetector" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "aws:ResourceTag/Project": "B" } } } ] }