Zusammenfassung

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Durch die Implementierung von identitätsbasierten Steuerelementen haben Sie gezeigt, dass die KI-Infrastruktur Unternehmenssicherheitsstandards erfüllen kann, ohne dass die Flexibilität der Datenwissenschaftler zu opfern ist. Die von Ihnen angewendeten Konfigurationsmuster – Sicherheitsgruppen für rollenbasierten Zugriff, bedingter Zugriff für kontextbezogene Authentifizierung, verwaltete Identitäten zur Automatisierung und zentralisierte Protokollierung für die Überwachung – funktionieren in Azure Machine Learning-Projekten beliebiger Größenordnungen.

Wichtige Erkenntnisse

Denken Sie an diese Kernprinzipien, wenn Sie mehr KI-Arbeitsbereiche sichern:

  • Organisieren von Benutzern über Sicherheitsgruppen, die Azure Machine Learning RBAC-Rollen zugeordnet sind – dies trennt die Identitätsverwaltung von der Berechtigungsverwaltung und skaliert effizient, wenn Teams wachsen
  • Erzwingen der mehrfaktor-authentifizierung durch bedingte Zugriffsrichtlinien—Schutz von Anmeldeinformationen ohne Beeinträchtigung der Produktivität durch Anpassung der Anforderungen basierend auf Standort- und Gerätecompliance.
  • Verwenden von verwalteten Identitäten für automatisierte Workloads – Vermeiden von Speicherrisiken für Anmeldeinformationen und Verringern des Betriebsaufwands im Vergleich zu Dienstprinzipalen mit geheimen Schlüsseln oder Zertifikaten
  • Überwachen Sie kontinuierlich über Microsoft Entra-Überwachungsprotokolle – überprüfen Sie, ob Sicherheitskontrollen wie entworfen funktionieren und Anomalien erkennen, bevor sie zu Vorfällen werden

Nächste Schritte

Erweitern Sie Ihren Azure Machine Learning-Sicherheitsstatus mit den folgenden erweiterten Funktionen:

  • Konfigurieren Sie die Private Link-Funktion für Azure Machine Learning-Arbeitsbereiche, um den Netzwerkverkehr zu isolieren und eine öffentliche Internetexposition von Trainingsdaten und Modellen zu vermeiden.
  • Implementieren von vom Kunden verwalteten Schlüsseln für die Arbeitsbereichsverschlüsselung, um die Anforderungen an die Datenhoheit zu erfüllen und kryptografische Kontrolle aufrechtzuerhalten
  • Einrichten der Microsoft Defender für Cloud-Integration zum Erkennen von Sicherheitsbedrohungen und Fehlkonfigurationen in Ihrer KI-Infrastruktur mit automatisierten Korrekturempfehlungen
  • Erkunden Sie Azure Policy für die ML-Governance, um Sicherheitsbaselines automatisch durchzusetzen und die Erstellung von Arbeitsbereichen ohne erforderliche Netzwerkisolation oder Überwachungsprotokollkonfiguration zu verhindern.

Diese erweiterten Steuerelemente basieren auf der identitätsbasierten Grundlage, die Sie erstellt haben, und bietet umfassende Verteidigungstiefe, die KI-Workloads vor sich entwickelnden Bedrohungen schützt und gleichzeitig die Entwicklungsgeschwindigkeit Ihres Teams aufrecht erhält.

Weitere Ressourcen