使用 AWS KMS的加密輸出資料和儲存磁碟區

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。

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您可以在建立標籤工作時指定客戶受管金鑰，藉此使用 AWS Key Management Service (AWS KMS) 加密來自標籤任務的輸出資料。如果您使用 API 作業 CreateLabelingJob 建立使用自動化資料標籤的標籤工作，您也可以使用客戶受管金鑰來加密連接至機器學習 (ML) 運算執行個體的儲存磁碟區，以執行訓練和推論工作。

本節說明您必須附加至客戶受管金鑰以啟用輸出資料加密的 IAM 政策，以及必須附加至客戶受管金鑰和執行角色的政策，以使用儲存磁碟區加密。若要進一步了解這些選項，請參閱輸出資料與儲存磁碟區加密。

使用 KMS 加密輸出資料

如果您指定 AWS KMS 客戶受管金鑰來加密輸出資料，則必須將類似下列內容的 IAM 政策新增至該金鑰。此政策提供您用來建立標籤工作權限的 IAM 執行角色，以便使用此金鑰執行 "Action" 中列出的所有動作。若要進一步了解這些動作，請參閱《 AWS Key Management Service 開發人員指南》中的AWS KMS 許可。

要使用此政策，請將 "Principal" 的 IAM 服務角色 ARN，取代為您用來建立標籤工作的執行角色 ARN。在主控台中建立標籤工作時，這是您在工作概觀區段下為 IAM 角色指定的角色。使用 CreateLabelingJob 建立標籤工作時，這是您為 RoleArn 指定的 ARN。

{
    "Sid": "AllowUseOfKmsKey",
    "Effect": "Allow",
    "Principal": {
        "AWS": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/example-role"
    },
    "Action": [
        "kms:Encrypt",
        "kms:Decrypt",
        "kms:ReEncrypt*",
        "kms:GenerateDataKey*",
        "kms:DescribeKey"
    ],
    "Resource": "*"
}

加密自動化資料標籤機器學習 (ML) 運算執行個體儲存磁碟區

如果您指定一個 VolumeKmsKeyId，用來加密機器學習 (ML) 運算執行個體的儲存磁碟區，其用於自動化資料標籤訓練和推論，則必須執行下列動作：

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

若要進一步了解 Ground Truth 儲存磁碟區加密，請參閱使用 KMS 金鑰加密自動化資料標籤儲存磁碟區 (僅限 API)。