Защитите рабочие пространства Azure Machine Learning с Entra ID

По мере того как организации быстро внедряют искусственный интеллект, обеспечение безопасности активов ИИ и данных обучения становится критическим приоритетом. Защита конвейеров машинного обучения начинается с надежного контроля, ориентированного на идентификацию, а не только на сетевой периметр. Этот курс проводит вас через основные концепции безопасности, основанной на идентификации, с использованием Entra ID и Azure Machine Learning. Вы перейдете от базовых настроек безопасности к настройке расширенных механизмов контроля доступа, обеспечивая безоъепасность моделей, данных и вычислительных ресурсов. Что вы узнаете: - Понять основы безопасности идентификации и принципы нулевого доверия в средах ИИ. - Настройте управляемые удостоверения для обеспечения безопасного обмена данными между лазурным машинным обучением и облачным хранилищем. - Применение групп безопасности и ролей Entra ID для обеспечения доступа с наименьшими привилегиями. - Внедрение политик условного доступа для защиты конфиденциальных рабочих пространств машинного обучения. - Настроить аудит журналов для мониторинга деятельности рабочего пространства и обнаружения потенциальных аномалий безопасности. Вы начнете путем исследовать необходимую терминологию безопасности и архитектуру ядра лазурного машинного обучения. Далее в текстовых уроках пошагово описываются сценарии настройки, сопровождаемые практическими примерами политик и фрагментами конфигурации, которые можно читать, анализировать и применять. Этот курс предназначен для новичков в области облачной безопасности, ученых, занимающихся данными, и облачных администраторов, которые хотят заложить прочный фундамент в обеспечении безоъепасности рабочих нагрузок ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы в области продвинутой безопасности. Начните обучение сегодня, чтобы создать безопасные, соответствующие и устойчивые среды машинного обучения.