Implementieren von identitätsbasierter Sicherheit für Azure Machine Learning-Arbeitsbereiche
Fortgeschrittene Anfänger
Administrator
Wissenschaftliche Fachkraft für Daten
Data Analyst
Datenbankadministrator
Wirtschaftsanalytiker
Azure
Rollenbasierte Zugriffssteuerung in Azure
Azure Policy
Azure Managed Applications
Azure Information Protection
In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie KI-Plattformen mithilfe von Microsoft Entra und Azure Machine Learning steuern, die Sicherheitsgruppen, bedingten Zugriff, verwaltete Identitäten, Unternehmensanwendungsintegration und Überwachungsprotokollierung abdecken, um die identitätsorientierte Sicherheit für KI-Workloads kontinuierlich zu überwachen, zu erzwingen und zu verbessern.
Lernziele
Nach Abschluss dieses Moduls können Sie folgende Aufgaben ausführen:
- Konfigurieren Sie Microsoft Entra-Sicherheitsgruppen, um KI-Teammitglieder zu organisieren und Least-Privilege-Zugriff durchzusetzen.
- Implementieren von Richtlinien für bedingten Zugriff, die den Zugriff auf Azure Machine Learning-Arbeitsbereiche schützen
- Integrieren von Unternehmensanwendungen in Azure Machine Learning mithilfe von Dienstprinzipalen und verwalteten Identitäten
- Bewertung des Sicherheitsstatus und der Zugriffsmuster für KI-Infrastruktur mithilfe von Microsoft Entra-Prüfprotokollen
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit Azure Machine Learning-Arbeitsbereichskonzepten und grundlegenden RBAC-Rollen
- Grundlegendes zu Microsoft Entra ID-Grundlagen, einschließlich Benutzern, Gruppen und Authentifizierung
- Navigation im Azure-Portal und Konfigurieren von Azure-Ressourcen
Erste Schritte mit Azure
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