요약

  • 3분

ID 기반 컨트롤을 구현하여 AI 인프라가 데이터 과학자가 필요로 하는 민첩성을 희생하지 않고 엔터프라이즈 보안 표준을 충족할 수 있음을 입증했습니다. 역할 기반 액세스를 위한 보안 그룹, 컨텍스트 인식 인증을 위한 조건부 액세스, 자동화용 관리 ID 및 모니터링을 위한 중앙 집중식 로깅 등 적용한 구성 패턴은 모든 규모의 Azure Machine Learning 프로젝트에서 작동합니다.

주요 내용

더 많은 AI 작업 영역을 보호할 때 다음 핵심 원칙을 기억하세요.

  • Azure Machine Learning RBAC 역할에 매핑된 보안 그룹을 통해 사용자를 구성합니다. 이렇게 하면 ID 관리와 권한 관리가 분리되고 팀이 성장함에 따라 효율적으로 확장됩니다.
  • 조건부 액세스 정책을 통해 다단계 인증 적용 - 위치 및 디바이스 준수에 따라 요구 사항을 조정하여 생산성에 영향을 주지 않고 자격 증명 보호
  • 자동화된 워크로드에 관리 ID 사용 - 자격 증명 스토리지 위험을 제거하고 비밀 또는 인증서가 있는 서비스 주체에 비해 운영 오버헤드를 줄입니다.
  • Microsoft Entra 감사 로그를 통해 지속적으로 모니터링 - 보안 컨트롤이 디자인된 대로 작동하는지 확인하고 인시던트가 되기 전에 변칙을 검색합니다.

다음 단계

다음과 같은 고급 기능을 사용하여 Azure Machine Learning 보안 태세를 확장합니다.

  • 네트워크 트래픽을 격리하고 학습 데이터 및 모델의 공용 인터넷 노출을 방지하도록 Azure Machine Learning 작업 영역에 대한 Private Link 구성
  • 데이터 주권 요구 사항을 충족하고 암호화 제어를 유지하기 위해 작업 영역 암호화를 위한 고객 관리형 키 구현
  • 자동화된 수정 권장 사항을 사용하여 AI 인프라 전체에서 보안 위협 및 잘못된 구성을 감지하도록 클라우드용 Microsoft Defender 통합 설정
  • ML 거버넌스용 Azure Policy를 탐색 하여 보안 기준을 자동으로 적용합니다. 필요한 네트워크 격리 또는 감사 로그 구성 없이 작업 영역 생성 방지

이러한 고급 컨트롤은 사용자가 만든 ID 기반을 기반으로 구축되어 팀의 개발 속도를 유지하면서 진화하는 위협으로부터 AI 워크로드를 보호하는 심층 방어를 제공합니다.

추가 리소스