Toutes les données d'entraînement pour plusieurs groupes métier sont stockées dans S3 au sein d'un seul compte AWS. Les ingénieurs ML ne doivent accéder qu'aux données d'entraînement de leur propre groupe métier et doivent être empêchés d'accéder aux données des autres groupes. Toutes les exécutions d'entraînement ont lieu dans SageMaker. Comment l'entreprise doit-elle appliquer les contrôles d'accès requis ?

La création de politiques IAM (Identity and Access Management) est la méthode standard et la plus efficace pour gérer les autorisations d'accès aux ressources AWS, y compris les données S3. En attachant des politiques spécifiques aux utilisateurs ou rôles IAM de chaque groupe métier, on peut définir précisément quelles données S3 ils sont autorisés à lire ou écrire, garantissant ainsi que chaque groupe n'accède qu'à ses propres données d'entraînement. Le versionnement des buckets S3 aide à récupérer des versions antérieures d'objets, mais ne contrôle pas l'accès. S3 Object Lock empêche la suppression ou la modification d'objets pendant une période définie, ce qui est utile pour la conformité, mais pas pour le contrôle d'accès granulaire entre groupes. Les politiques CORS (Cross-Origin Resource Sharing) gèrent les requêtes de navigateur web entre différents domaines, ce qui n'est pas pertinent pour la restriction d'accès aux données d'entraînement S3 par des ingénieurs ML.