AIPAIの安全性、セキュリティ、ガバナンス
ある企業では、Amazon Bedrockで複数の基盤モデル（Claude 3 Sonnet、Llama 3、Amazon Titan Text）を利用しています。セキュリティポリシーとして「開発チームはAmazon Titan Textのみ」「本番システムはClaude 3のみ」使用可能にする必要があります。このモデル単位のアクセス制御を実装する最も適切な方法はどれですか？
AAmazon Bedrockコンソールの「モデルアクセス」設定で、チームごとに使用可能なモデルをAWSアカウント管理者がチェックボックスで手動管理する
アカウント全体の有効化設定であり、チーム間の使用可能モデルを区別することができません。コンソール上での手動管理はスケーラビリティに欠け、チームごとの細かいアクセス制御には対応していません。
BチームごとにIAMポリシーを作成し、bedrock:InvokeModelのResourceに許可するモデルARNのみを指定して各チームのIAMロールにアタッチする
✓ 正解
bedrock:InvokeModelのResourceフィールドで特定モデルのARNを指定することで、モデル単位のアクセス制御が可能です。最小権限の原則を直接的に実現でき、IAMロール単位でのきめ細かい権限管理を実現できます。
CAWS OrganizationsのService Control Policy（SCP）にすべてのモデル制限ルールを定義し、組織内の全アカウントに一括適用する
Organization全体への広範な制限ルール定義には有効ですが、複数チーム間での異なるモデル制限要件を1つのポリシーで管理するには不向きであり、チームごとの差分制御が困難です。
DAmazon Bedrockの本番環境と開発環境をAWSリージョンで物理的に分離し、各リージョンで有効化するモデルをそれぞれ制限する
物理的なリージョン分離はコスト増大と複雑な管理オーバーヘッドが発生するため実用的ではありません。チームごとのモデル制限という要件を実現するには過度な構成です。
解説
Amazon BedrockのIAMポリシーでは、bedrock:InvokeModelのResourceフィールドに特定モデルのARN（例：arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-3-sonnet-*）を指定することでモデル単位のアクセス制御が可能です。最小権限の原則を最も直接的に実現できます。
選択肢Aは、コンソールの「モデルアクセス」設定はアカウント全体への有効化設定であり、チーム間の差分管理には対応していません。
選択肢Bは、IAMポリシーでbedrock:InvokeModelのResourceにモデルARNを指定することで最小権限の原則に基づくチームごとのアクセス制御が実現でき、最も適切な方法です。
選択肢Cは、SCPsは組織全体への広範な制限には有効ですが、チームごとの細かい差分管理には不向きです。
選択肢Dは、リージョン分離はコストと管理オーバーヘッドが過大であり、この要件には適していません。
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