Защита сетевого трафика рабочей области Azure Machine Learning

Защита рабочих нагрузок машинного обучения имеет решающее значение для защиты конфиденциальных данных, собственных моделей и облачных ресурсов от несанкционированного доступа. Этот текстовый курс предоставляет четкий, пошаговый путь к планированию и настройке надежных границ безопасности сети для вашей среды Azure Machine Learning. Работая с этим всеобъемлющим руководством, вы приобретете навыки, необходимые для изоляции ваших рабочих пространств и ограничения потока трафика в соответствии с современными стандартами безопасности. Вы узнаете, как перейти от конфигураций по умолчанию к высокобезопасным частным облачным архитектурам. Что вы узнаете: - Поймите основные концепции облачной сети и лазурную архитектуру машинного обучения. - Настройка частных конечных точек и виртуальных сетей для изоляции ресурсов рабочего пространства. - Управление входящим и исходящим трафиком с использованием групп сетевой безопасности и брандмауэров. - Внедрение принципов безопасности нулевого доверия для конвейеров машинного обучения. - Безопасная связь между вычислительными экземплярами, хранилищами данных и рабочим пространством. Этот курс начинается с основных терминов и основных концепций архитектуры, а затем описывает сценарии конфигурации для частных линий и безопасных подсетей. Вы изучите практические примеры блокировки вычислительных целей и доступа к хранилищу данных. Этот курс предназначен для начинающих, включая администраторов облачных систем, энтузиастов безопасности и специалистов по обработке данных, которые хотят защитить свою облачную инфраструктуру. Не требуется наличие специальных сетевых навыков. Начните читать уже сегодня, чтобы создать высокобезопасную среду для своих рабочих процессов машинного обучения.