AI 지원 인프라 보호

  • 학습 경로
  • 4 모듈

개요

이 과정에서는 Microsoft Foundry Hubs 및 Projects를 사용하여 프로덕션 준비 AI 인프라를 빌드하고 엔터프라이즈 보안 제어, 네트워크 격리, 관리 ID 및 컨테이너 거버넌스를 적용하여 조직 전체에서 호환되고 확장 가능한 AI 개발을 가능하게 하는 방법을 설명합니다.

사전 요구 사항

  • 리소스 그룹, 가상 네트워크 및 ID 관리를 비롯한 Azure 기본 사항
  • 기본 AI 및 기계 학습 개념.
  • 컨테이너 기본 사항 및 Docker 기본 사항

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이 학습 경로의 모듈

Azure 서비스를 사용하여 보안 AI 지원 인프라 구현

허브 기반 프로젝트 보안 설정, 명시적으로 구성된 서비스 컨트롤, 배포 인식 데이터 상주 및 컨테이너 이미지 보호를 사용하여 AI 인프라를 디자인합니다.

콘텐츠 안전 컨트롤을 사용하여 Azure OpenAI 보호

이 과정에서는 Microsoft Foundry를 사용하여 보안 AI 플랫폼을 디자인하고, 중앙 집중식 거버넌스, 관리 ID, 프라이빗 네트워킹, Azure OpenAI 보안 제어 및 컨테이너 이미지 보호를 적용하여 엔터프라이즈 환경에서 호환되는 프로덕션 준비 AI 워크로드를 보장하는 방법을 설명합니다.

Azure Machine Learning 작업 영역에 대한 ID 기반 보안 구현

이 과정에서는 Microsoft Entra 및 Azure Machine Learning을 사용하여 보안 그룹, 조건부 액세스, 관리 ID, 엔터프라이즈 애플리케이션 통합 및 감사 로깅을 다루며 AI 워크로드에 대한 ID 중심 보안을 지속적으로 모니터링, 적용 및 개선하는 방법을 설명합니다.

Azure AI 지원 인프라에 대한 보안 제어 구현

이 모듈에서는 AI 워크로드에 대한 Azure의 기본 보안 제어를 구성할 수 있습니다. 먼저 대화형 작업 영역 액세스가 필요한 데이터 과학자부터 안전한 서비스 간 통신을 가능하게 하는 관리 ID에 이르기까지 AI 리소스에 액세스할 수 있는 사용자와대상 을 정의하는 Microsoft Entra ID 보안 주체를 구성합니다.

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