Gestionar el control de acceso en entornos de aprendizaje automático empresarial puede resultar complejo, sobre todo cuando varios equipos comparten recursos de Amazon SageMaker dentro de una única cuenta de Amazon Web Services (AWS). Aunque Amazon SageMaker Studio facilita la asignación de roles de ejecución a nivel de usuario, este enfoque se complica a medida que las organizaciones crecen y aumentan los tamaños de sus equipos. Para abordar esta problemática se destacan estrategias de gestión de permisos, centrándose en los patrones de control de acceso basado en atributos (ABAC) que permiten un control de acceso granular mientras minimizan la proliferación de roles de gestión de identidad y acceso de AWS (IAM).
En un entorno empresarial regulado, como el sector financiero o de salud, un equipo de plataforma de ML puede gestionar un conjunto integral de infraestructura que sirve a múltiples equipos de ciencia de datos. Esta estructura centralizada permite implementar políticas de gobernanza consistentes. No obstante, el desafío reside en mantener la aislamiento de carga de trabajo entre equipos y gestionar permisos entre usuarios del mismo equipo.
Para mantener la separación de recursos, los equipos de plataforma pueden crear dominios dedicados de Amazon SageMaker Studio para cada unidad de negocio. Sin embargo, hoy se presentan formas de implementar el control de acceso basado en atributos que utiliza variables de política IAM para implementar controles de acceso a nivel usuario, manteniendo roles de ejecución a nivel de dominio. Al hacerlo, se facilita la escalabilidad del IAM en SageMaker AI sin sacrificar la seguridad.
Entre los conceptos clave de esta solución se encuentran la identidad de origen y las claves de contexto. La identidad de origen es una cadena personalizada que los administradores pueden hacer pasar durante la asunción de un rol, lo que permite identificar al usuario o aplicación que realiza ciertas acciones. Esta identidad es registrada por AWS CloudTrail y persiste a través de la encadenación de roles.
Para garantizar un control de acceso efectivo en escenarios donde varios usuarios comparten un dominio SageMaker Studio, los administradores deben implementar controles de acceso a nivel de recurso, asegurando que los científicos de datos no puedan eliminar accidentalmente los recursos de otros miembros del equipo. Las claves de contexto, como sagemaker:DomainId y sagemaker:UserProfileName, proporcionan una forma poderosa para que los administradores creen políticas ABAC dinámicas.
Con la incorporación de las prácticas recomendadas en la gestión de acceso, las organizaciones pueden optimizar la utilización de recursos, mantener el cumplimiento en materia de seguridad y mejorar la eficiencia operativa de sus flujos de trabajo de ML. Así, se resalta la importancia de auditar el acceso de los usuarios a través de registros detallados, que ofrecen visibilidad sobre quién accedió a qué recursos y cuándo, mejorando la seguridad y el cumplimiento normativo.
En conclusión, se han presentado estrategias efectivas para implementar el control de acceso a nivel usuario en entornos de SageMaker Studio y otras plataformas de AWS. Al combinar recursos de SageMaker AI, claves de contexto y la propagación de identidades de origen, las organizaciones pueden desarrollar políticas dinámicas que autoescalan permisos basándose en la identidad del usuario, manteniendo a su vez roles de ejecución compartidos.
vía: AWS machine learning blog
