MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ 問5
ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ／ML・AI ワークロードとエンドポイントの保護学習ジョブや推論エンドポイントが S3 のデータや他のリソースへアクセスする際の権限設計として、最も適切なのはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの出題範囲「ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aすべての ML リソースに AdministratorAccess を付与して運用で注意する
- Bルートユーザーの認証情報を学習ジョブに設定する
- C必要なアクション・リソースだけに絞った最小権限の IAM ロールを割り当て、一時的な認証情報でアクセスさせる
- Dアクセスキーをコードにハードコードして配布する
正解：C
解説
学習ジョブや推論エンドポイントには、必要なアクション・リソースだけに絞った最小権限の IAM ロールを割り当て、一時的な認証情報でアクセスさせるのがベストプラクティスです。AdministratorAccess やルートユーザー、アクセスキーのハードコードは、権限過大・漏えいのリスクが高く不適切です。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。AdministratorAccess の付与は最小権限に反し、リスクが大きいです。
- B誤り。ルートユーザーの使用は重大なリスクで、絶対に避けます。
- C正しい。最小権限の IAM ロールと一時認証情報でアクセスさせるのが適切です。
- D誤り。アクセスキーのハードコード・配布は漏えいリスクが高く不適切です。