KI-Sicherheit und -Governance in Azure mit Defender für die Cloud
Erfahren Sie, wie Sie KI-Workloads schützen und die Sicherheit in Cloud-Umgebungen mit Defender for Cloud verwalten.
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Über diesen Kurs
Da Unternehmen künstliche Intelligenz rasch einsetzen, ist die Sicherung von KI-Workloads und die Aufrechterhaltung der Governance in Cloud-Umgebungen zu einer kritischen Priorität geworden. Dieser textbasierte Kurs führt Sie in den Schutz von KI-Diensten in Azure mit Defender for Cloud ein. Sie werden von einem Verständnis der grundlegenden Cloud-Sicherheitskonzepte zu einem sicheren Management der Sicherheitslage, der Identifizierung von Schwachstellen und der Implementierung robuster Governance-Richtlinien für die KI-Infrastruktur übergehen. Durch klare schriftliche Erläuterungen und praktische Szenarien lernen Sie, wie Sie Ihre intelligenten Anwendungen absichern. Was Sie lernen: 1. Verstehen Sie die grundlegende KI-Sicherheitsterminologie und die Cloud-Bedrohungslandschaft. 2. Erkunden Sie die Architektur von Defender for Cloud und ihre Rolle im KI-Sicherheitsmanagement. 3. Konfigurieren Sie Sicherheitsrichtlinien und Governance-Frameworks für Azure-KI-Dienste. 4. Wenden Sie Zero-Trust-Prinzipien an, um KI-Datenpipelines und Modellendpunkte zu sichern. 5. Überwachen und beheben Sie Sicherheitsempfehlungen für intelligente Workloads. 6. Integrieren Sie Identitäts- und Zugriffsmanagement, um unbefugten Zugriff auf KI-Modelle zu verhindern. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten in Cloud-Sicherheit und KI-Governance, gefolgt von schrittweisen schriftlichen Erläuterungen zur Konfiguration von Defender for Cloud. Sie werden praktische Szenarien erkunden, Sicherheitsempfehlungen analysieren und lernen, wie Sie Governance-Kontrollen auf KI-Bereitstellungen in der realen Welt anwenden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Cloud-Administratoren und Sicherheits-Enthusiasten, die die Grundlagen der KI-Sicherheit erlernen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Sicherheitstools erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um eine sichere Grundlage für KI-Workloads in der Cloud zu schaffen.
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