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2025-07-22 19:00:51 +00:00
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src/pentesting-cloud/aws-security/aws-persistence/aws-sagemaker-persistence.md
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@@ -21,7 +21,7 @@ sagemaker:UpdateUserProfile
sagemaker:UpdateSpace
sagemaker:UpdateDomain
```
## Configurar la Configuración del Ciclo de Vida en Instancias de Notebook
## Establecer la Configuración del Ciclo de Vida en las Instancias de Notebook
### Ejemplo de Comandos de AWS CLI:
```bash
@@ -38,9 +38,9 @@ aws sagemaker update-notebook-instance \
--notebook-instance-name victim-instance \
--lifecycle-config-name attacker-lcc
```
## Configuración del Ciclo de Vida en SageMaker Studio
## Establecer Configuración de Ciclo de Vida en SageMaker Studio
Las Configuraciones del Ciclo de Vida se pueden adjuntar a varios niveles y a diferentes tipos de aplicaciones dentro de SageMaker Studio.
Las Configuraciones de Ciclo de Vida se pueden adjuntar a varios niveles y a diferentes tipos de aplicaciones dentro de SageMaker Studio.
### Nivel de Dominio de Studio (Todos los Usuarios)
```bash
@@ -70,14 +70,14 @@ aws sagemaker update-space --domain-id <DOMAIN_ID> --space-name <SPACE_NAME> --s
}
}'
```
## Tipos de Configuraciones del Ciclo de Vida de la Aplicación de Studio
## Tipos de configuraciones del ciclo de vida de la aplicación Studio
Las configuraciones del ciclo de vida se pueden aplicar específicamente a diferentes tipos de aplicaciones de SageMaker Studio:
* JupyterServer: Ejecuta scripts durante el inicio del servidor Jupyter, ideal para mecanismos de persistencia como shells inversos y trabajos cron.
* KernelGateway: Se ejecuta durante el lanzamiento de la aplicación del gateway de kernel, útil para la configuración inicial o el acceso persistente.
* CodeEditor: Se aplica al Editor de Código (Code-OSS), habilitando scripts que se ejecutan al inicio de las sesiones de edición de código.
### Comando de Ejemplo para Cada Tipo:
### Comando de ejemplo para cada tipo:
### JupyterServer
```bash