Protegendo os pipelines de Machine Learning da AWS com o IAM e as VPCs

Os modelos de machine learning são tão seguros quanto a infraestrutura de nuvem na qual são executados. Proteger dados de treinamento confidenciais e algoritmos proprietários requer uma sólida compreensão dos princípios de segurança da nuvem. Este curso baseado em texto orienta você pelos conceitos fundamentais de proteção de fluxos de trabalho de machine learning na AWS. Você fará a transição de conceitos básicos de nuvem para o projeto de arquiteturas de ML seguras, isoladas e compatíveis.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os conceitos fundamentais de segurança da AWS, incluindo a terminologia-chave e o Modelo de Responsabilidade Compartilhada\n- Configure funções e políticas do IAM para impor o princípio do menor privilégio para serviços de MG\n arquiteturas de rede seguras usando VPCs, sub-redes privadas e pontos de extremidade de VPC para isolamento de dados\n- Implemente criptografia de dados em repouso e em trânsito para treinar conjuntos de dados e artefatos de modelo\n - Aplique princípios de arquitetura de confiança zero e conceitos modernos de segurança de infraestrutura como código aos seus pipelines\n detectar e responder a eventos de segurança em tempo real\n\nComeçando com definições essenciais e noções básicas de segurança, você explorará sistematicamente a configuração do IAM, o isolamento de rede e a segurança automatizada do pipeline por meio de explicações claras e cenários práticos de design. Este curso foi projetado para iniciantes, entusiastas da nuvem e aspirantes a engenheiros de ML e não requer experiência prévia em segurança. Comece a ler hoje mesmo para criar ambientes de machine learning resilientes e seguros na nuvem.