Samenvatting

  • 3 minuten

Door op identiteit gebaseerde besturingselementen te implementeren, hebt u aangetoond dat ai-infrastructuur kan voldoen aan bedrijfsbeveiligingsstandaarden zonder dat dit ten koste gaat van de flexibiliteit die gegevenswetenschappers nodig hebben. De configuratiepatronen die u hebt toegepast: beveiligingsgroepen voor op rollen gebaseerde toegang, voorwaardelijke toegang voor contextbewuste verificatie, beheerde identiteiten voor automatisering en gecentraliseerde logboekregistratie voor bewaking, werken in Azure Machine Learning-projecten van elke schaal.

Belangrijke punten

Onthoud deze kernprincipes wanneer u meer AI-werkruimten beveiligt:

  • Organiseer gebruikers via beveiligingsgroepen die zijn toegewezen aan Azure Machine Learning RBAC-rollen. Dit scheidt identiteitsbeheer van machtigingsbeheer en schaalt efficiënt naarmate teams groeien
  • Meervoudige verificatie afdwingen via beleid voor voorwaardelijke toegang: beveilig referenties zonder dat dit van invloed is op de productiviteit door vereisten aan te passen op basis van locatie- en apparaatcompatibiliteit
  • Beheerde identiteiten gebruiken voor geautomatiseerde workloads: elimineren risico's voor opslag van referenties en verminderen operationele overhead vergeleken met service-principals met geheimen of certificaten
  • Continu bewaken via Microsoft Entra-auditlogboeken: controleer of beveiligingscontroles werken zoals ontworpen en afwijkingen detecteren voordat ze incidenten worden

Volgende stappen

Breid uw Azure Machine Learning-beveiligingspostuur uit met deze geavanceerde mogelijkheden:

  • Private Link configureren voor Azure Machine Learning-werkruimten om netwerkverkeer te isoleren en blootstelling van trainingsgegevens en modellen op openbaar internet te voorkomen
  • Door de klant beheerde sleutels implementeren voor werkruimteversleuteling om te voldoen aan vereisten voor gegevenssoevereine en cryptografisch beheer te behouden
  • Microsoft Defender voor Cloud-integratie instellen om beveiligingsrisico's en onjuiste configuraties in uw AI-infrastructuur te detecteren met geautomatiseerde aanbevelingen voor herstel
  • Ontdek Azure Policy voor ML-governance om beveiligingsbasislijnen automatisch af te dwingen: voorkom de creatie van werkruimten die niet voldoen aan de vereiste netwerkisolatie of auditlogconfiguratie.

Deze geavanceerde besturingselementen bouwen voort op de identiteitsbasis die u hebt gemaakt en bieden diepgaande verdediging die AI-workloads beschermt tegen veranderende bedreigingen en tegelijkertijd de ontwikkelsnelheid van uw team behoudt.

Meer middelen