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AIデータおよび機能に対するユーザーやシステムのアクセス権限の管理。これにより最小権限の原則を徹底し、不正使用を防止します。
職務に基づいて、データセット、モデル、APIエンドポイントなどのオブジェクトレベルで役割と権限を割り当てる、きめ細かなアクセス制御フレームワークです。権限付与はIAMシステムと統合され、ジャストインタイムの特権付与を強制し、すべてのアクセス試行を監査します。ガバナンスは、権限マッピングを定期的にレビューし、期限切れの資格を取り消し、職務分掌を強制することで、利益相反や内部不正を防ぎます。
実際の導入事例：
あるMLOpsプラットフォームではRBAC（役割ベースのアクセス制御）が導入されています。データサイエンティストには、本番データセットに対しては「読み取り専用」アクセス権が、サンドボックスデータに対しては「書き込み」アクセス権が割り当てられています。特別な分析プロジェクトのための特権昇格を承認できるのは、コンプライアンス担当者のみです。また、四半期ごとのレビューに向けて、権限割り当ての変更を検知する自動レポートが作成されます。
