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AIコンポーネントおよびユーザーに対して、その機能を実行するために必要最小限のアクセス権限のみを付与し、不正利用のリスクを低減するセキュリティ原則です。
基盤となるアクセス制御ポリシー：データストア、モデルレジストリ、およびコンピューティング環境において、細分化された権限（読み取り/書き込み/実行）を持つロールを限定的なスコープで割り当てます。ガバナンスにおいては、IAM（アイデンティティおよびアクセス管理）レビュー、自動化されたロール監査、および緊急タスクに対するジャストインタイムの権限昇格を通じて、最小特権の原則を徹底し、攻撃対象領域と内部脅威のリスクを最小限に抑えます。
実際の導入事例：
あるエンタープライズ向けMLOpsプラットフォームでは、データサイエンティストのアカウント権限をトレーニング用データセットへのアクセスのみに制限しています。本番環境の完全なログを閲覧するには、チケットの発行とマネージャーの承認による権限昇格を申請する必要があります。また、四半期ごとに実施される自動監査によって未承認の特権は剥奪され、バックドアが残らないよう徹底されています。
