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IAMポリシーは最小限でいい：ABAC×セッションタグで劇的に減らすアクセス制御

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IAMポリシーは最小限でいい：ABAC×セッションタグで劇的に減らすアクセス制御

はじめに

AWS を利用するメンバーが増えるにつれ、IAM ロール／ポリシー数が雪だるま式に増加しがちです。小〜中規模のワークロードなら ABAC（Attribute‑Based Access Control）とセッションタグを組み合わせることで、ロールとポリシーを 1〜数個 にまで圧縮できます。

さらに、オンプレミスや閉域網で稼働する Linux サーバーのユーザー や JupyterHub の Notebook ユーザー に対しても、IAM ユーザー／アクセスキーを発行せずに AWS リソース権限を動的制御できるのが ABAC の強みです。IdP → STS → セッションタグの流れで CLI や Notebook が最小権限を自動取得できるため、鍵管理の負担と誤操作リスクを同時に削減できます。

※大規模環境では IdP・ワークロード別に複数ロールが残るケースもあるため、あくまで「最小限化」の指針としてお読みください。

ABAC が解決する 3 つの課題

課題 従来 (RBAC) ABAC 導入後
① IAM エンティティ管理 新メンバー加入のたびにロール選択・アタッチ IdP 側で属性 (department / team) を付与するだけ
② 管理コスト ロール／ポリシーが組織拡大に比例 ポリシーは原則 1 つ、ロールも最少構成
③ リアルタイム権限制御 部署異動時に AWS 側で再割り当て IdP の属性を書き換えるだけで即時反映

モデルケース：削減効果イメージ
（社内検証値、実環境では IdP 分割・サービス別ロールにより増減します）

組織規模 RBACロール+ポリシー ABACロール+ポリシー 削減率
5部署・3チーム 15+15 1+1 97%
10部署・5チーム 50+50 1+1 99%
20部署・10チーム 200+200 1+1 99.5%

RBAC と ABAC の違い（おさらい）

比較項目 RBAC (従来) ABAC (属性ベース)
制御の基準 固定的な役割 動的属性 (department / team など)
管理対象 ロール × 環境分だけ増殖 1ロール＋1ポリシーが基本
権限変更 AWS でロール再割り当て IdP で属性を更新するだけ
新規参加者 適切なロール選定が必要 ユーザー作成時に属性を付与

IdP（アイデンティティプロバイダー）の選択

IdP 特徴 属性の渡し方 代表的な用途
AWS Identity Center AWS ネイティブ／GUI が直感的 Attributes for access control で Key/Value を定義しセッションタグ化 AWS が中心の環境
Okta SaaS 連携が豊富 SAML Assertion で PrincipalTag を送信 マルチクラウド環境
AD FS (Active Directory Federation Services) オンプレ AD と連携 LDAP 属性 → SAML で転送 既存 AD 基盤を活かす場合

セッションタグ連携の実装

1. IAM Identity Center の場合

  1. Settings → Attributes for access control を開く。

  2. Add attribute で次の Key/Value を登録（例）：

    Key Value
    department ${enterprise.department}
    team ${enterprise.team}
    project ${enterprise.project}

    → これらの属性はユーザーが AWS にログインする際、自動的に セッションタグ として渡されます。(docs.aws.amazon.com)

  3. Permission Set にインラインポリシーをアタッチ（後述）。

注意: Permission Set が生成するロールの信頼ポリシーは AWS が管理しています。独自ロールを手動で運用する場合のみ sts:TagSession を許可してください（例を後述）。sts:TagSession がないと AssumeRole が失敗します。(docs.aws.amazon.com)

2. Okta から属性を渡す例

<saml:AttributeStatement>
  <saml:Attribute Name="https://aws.amazon.com/SAML/Attributes/PrincipalTag:department">
    <saml:AttributeValue>engineering</saml:AttributeValue>
  </saml:Attribute>
  <saml:Attribute Name="https://aws.amazon.com/SAML/Attributes/PrincipalTag:team">
    <saml:AttributeValue>backend</saml:AttributeValue>
  </saml:Attribute>
</saml:AttributeStatement>

3. 手動ロールの信頼ポリシー例

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": { "Federated": "arn:aws:iam::ACCOUNT_ID:saml-provider/Okta" },
      "Action": ["sts:AssumeRoleWithSAML", "sts:TagSession"]
    }
  ]
}

4. CLI で AssumeRole + セッションタグを付与する例

セッションタグは 「渡されて初めて」 IAM ポリシーの aws:PrincipalTag/* 条件が評価されます。タグを省略したまま AssumeRole すると、条件に一致せずポリシーが implicit Deny となる点にご注意ください。

# department=engineering, team=backend を付与してロールを引き受ける例
aws sts assume-role \
  --role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/AbacDemoRole \
  --role-session-name cli-demo \
  --tags Key=department,Value=engineering Key=team,Value=backend \
  --transitive-tag-keys department team

ワンポイント: aws sso login → aws sso get-role-credentials のフローでは Permission Set 側が自動的にセッションタグを付与します。CLI での AssumeRole は 自分で明示的に --tags を渡す必要がある、という違いを押さえておきましょう。

実践例：チーム別 S3 アクセス制御

ポリシーは 1 つだけ

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "AllowS3AccessForOwnTeam",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "s3:GetObject",
        "s3:PutObject",
        "s3:DeleteObject",
        "s3:ListBucket"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::${aws:PrincipalTag/team}-*",
        "arn:aws:s3:::${aws:PrincipalTag/team}-*/*"
      ],
      "Condition": {
        "StringLike": { "aws:PrincipalTag/team": "*" }
      }
    }
  ]
}

バケット一覧を非表示にしたい場合

ListBucket を個別バケットに限定し、s3:ListAllMyBuckets を付けない構成を推奨します。

S3 での ABAC 制限事項

PutObject / DeleteObject では s3:ExistingObjectTag 条件キーを使えません。タグ条件付き制御は GetObject のみ対応です。(docs.aws.amazon.com)

よくある落とし穴とデバッグ

症状 原因 対処
User is not authorized to perform: sts:TagSession 信頼ポリシーに sts:TagSession がない 例のとおり追加する (docs.aws.amazon.com)
属性値のタイプミス (frontend → fronted) IdP 属性と IAM ポリシーの値が不一致 CloudTrail イベントで sessionTags を確認し綴りを修正

実装手順（Identity Center 版まとめ）

  1. ユーザー属性を登録 – Users > Attributes で department / team を設定。
  2. Attributes for access control – Key/Value を追加しセッションタグ化。
  3. Permission Set 作成 – 上記ポリシーをインラインで設定。
  4. 動作確認 – CLI / コンソールから S3 バケットにアクセスし、想定どおり許可／拒否されるかチェック。

追加ユースケース：Linux／Jupyter ユーザー管理の簡素化

オンプレや閉域網で Linux アカウントや JupyterHub ユーザー を多数運用している場合でも、IAM ユーザーを個別に発行せずに AWS リソース権限を細かく制御できます。

シナリオ 従来 ABAC + セッションタグ
Bastion／踏み台 EC2 に SSH 接続する社内ユーザー IAM ユーザーを人数分発行し、SSH キーを配布 IdP(SAML)→EC2 Instance Connect でロールを Assume。department/team タグで S3・DynamoDB へのアクセスを動的制御
JupyterHub (コンテナ or EC2) 利用者 プロジェクトごとに異なる IAM ロールを 事前に用意し、aws_credentials を Notebook にコピー JupyterHub OIDC/SAML 認証 → セッションタグ付きで AssumeRole。Notebook 内から Boto3 を使う際にタグ値で自動権限制御
社内 Linux サーバーで CLI 実行 \~/.aws/credentials に個別 IAM ユーザーキーを格納 SSO Login (aws sso login) だけでクレデンシャル取得。タグで S3 prefix や Glue データベースへのアクセスを縦割り管理

ポイントは 「IAM ユーザーを一切作らず、IdP ⇨ STS ⇨ セッションタグ」という経路ですべてを完結 させること。Linux 側では aws sso login、JupyterHub 側では OIDC/SAML プラグインを使ってセッションタグを透過的に渡せます。

ベネフィット

  • 鍵漏えいリスク削減（IAM Access Key が不要）
  • 退職者・異動者は IdP 側でアカウントを Disable／属性更新するだけ
  • Notebook 共有時も「タグに基づく最小権限」が自動適用され、誤操作リスクを最小化

まとめ

参考文献

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