Proteggere gli spazi di lavoro di Azure Machine Learning con Entra ID

Mentre le organizzazioni implementano rapidamente l'intelligenza artificiale, la protezione degli asset AI e dei dati di addestramento diventa una priorità critica. Proteggere le tue pipeline di machine learning inizia con un controllo robusto e incentrato sull'identità, piuttosto che affidarsi esclusivamente ai perimetri di rete. Questo corso ti guida attraverso i concetti fondamentali della sicurezza basata sull'identità utilizzando Entra ID e Azure Machine Learning. Passerete dalle configurazioni di sicurezza di base alla configurazione di controlli di accesso avanzati, garantendo che i vostri modelli, dati e risorse di calcolo rimangano sicuri. Cosa imparerai: - Comprendere i fondamenti della sicurezza dell'identità e i principi zero-trust all'interno degli ambienti AI. - Configurare le identità gestite per proteggere la comunicazione tra Azure Machine Learning e l'archiviazione cloud. - Applicare gruppi di sicurezza e ruoli di Entra ID per imporre l'accesso con privilegi minimi. - Implementare le policy di accesso condizionale per proteggere gli spazi di lavoro sensibili di machine learning. - Configurare la registrazione degli audit per monitorare le attività dello spazio di lavoro e rilevare potenziali anomalie di sicurezza. Inizierai esplorando la terminologia di sicurezza essenziale e l'architettura principale di Azure Machine Learning. Da lì, le lezioni solo testuali ti guideranno attraverso scenari di configurazione passo-passo, completi di esempi pratici di policy e frammenti di configurazione da leggere, analizzare e applicare. Questo corso è progettato per principianti nella sicurezza cloud, data scientist e amministratori cloud che desiderano costruire una solida base nella protezione dei carichi di lavoro AI. Non è richiesta alcuna precedente esperienza avanzata di sicurezza. Inizia a imparare oggi per costruire ambienti di machine learning sicuri, conformi e resilienti.