Azure Machine Learning-werkruimten beveiligen met Entra ID

Naarmate organisaties sneller kunstmatige intelligentie implementeren, wordt het beveiligen van AI-middelen en trainingsgegevens een kritieke prioriteit. Het beschermen van uw machine learning-pijpleidingen begint met robuuste, identiteitsgerichte controle in plaats van alleen te vertrouwen op netwerkperimeters. In deze cursus wordt u door de basisconcepten van op identiteit gebaseerde beveiliging geleid met behulp van Entra ID en Azure Machine Learning. U gaat van basisbeveiligingsconfiguraties over naar het configureren van geavanceerde toegangscontroles, zodat uw modellen, gegevens en rekenbronnen veilig blijven. Wat je leert: - Begrijp de basisprincipes van identiteitsbeveiliging en zero-trust-principes binnen AI-omgevingen. - Configureer beheerde identiteiten om de communicatie tussen Azure Machine Learning en cloudopslag te beveiligen. - Pas Entra ID-beveiligingsgroepen en -rollen toe om toegang met de minste privileges af te dwingen. - Implementeer voorwaardelijk toegangsbeleid om gevoelige machine learning-werkruimten te beschermen. - Stel auditlogging in om werkruimte-activiteiten te controleren en potentiële beveiligingsafwijkingen te detecteren. U begint met het verkennen van de essentiële beveiligingsterminologie en de kernarchitectuur van Azure Machine Learning. Van daaruit leidt de tekstlessen u stap voor stap door configuratiescenario's, compleet met praktische beleidsvoorbeelden en configuratiefragmenten om te lezen, te analyseren en toe te passen. Deze cursus is bedoeld voor beginners in cloudbeveiliging, datawetenschappers en cloudbeheerders die een solide basis willen leggen voor het beveiligen van AI-workloads. Er is geen voorafgaande geavanceerde beveiligingservaring vereist. Begin vandaag nog met leren hoe u veilige, compatibele en veerkrachtige machine learning-omgevingen kunt bouwen.