Sichern Sie Azure Machine Learning Workspaces mit Entra ID

Da Unternehmen künstliche Intelligenz rasch einsetzen, wird die Sicherung von KI-Assets und Trainingsdaten zu einer kritischen Priorität. Der Schutz Ihrer Machine-Learning-Pipelines beginnt mit einer robusten, identitätsorientierten Kontrolle, anstatt sich ausschließlich auf Netzwerkgrenzen zu verlassen. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte der identitätsbasierten Sicherheit mit Entra ID und Azure Machine Learning. Sie werden von grundlegenden Sicherheitseinstellungen zur Konfiguration erweiterter Zugriffskontrollen übergehen und sicherstellen, dass Ihre Modelle, Daten und Rechenressourcen sicher bleiben. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen der Identitätssicherheit und der Zero-Trust-Prinzipien in KI-Umgebungen. - Konfigurieren Sie verwaltete Identitäten, um die Kommunikation zwischen Azure Machine Learning und Cloudspeicher zu sichern. - Wenden Sie Entra ID-Sicherheitsgruppen und -rollen an, um den Zugriff mit den geringsten Rechten zu erzwingen. - Implementieren Sie bedingte Zugriffsrichtlinien, um sensible Machine Learning-Arbeitsbereiche zu schützen. - Richten Sie eine Auditprotokollierung ein, um Workspace-Aktivitäten zu überwachen und potenzielle Sicherheitsabweichungen zu erkennen. Sie lernen zunächst die grundlegende Sicherheitsterminologie und die Kernarchitektur von Azure Machine Learning kennen. Von dort aus führen Sie die Lektionen nur im Textformat Schritt für Schritt durch Konfigurationsszenarien, die mit praktischen Richtlinienbeispielen und Konfigurationen zum Lesen, Analysieren und Anwenden versehen sind. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Cloud-Sicherheit, Data Scientists und Cloud-Administratoren, die eine solide Grundlage für die Sicherung von KI-Workloads schaffen möchten. Es ist keine vorherige Erfahrung mit fortgeschrittener Sicherheit erforderlich. Lernen Sie noch heute, wie Sie sichere, konforme und ausfallsichere Machine-Learning-Umgebungen erstellen.