介绍

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现代 AI 开发需要在两个相互竞争的优先级之间取得平衡：一方面保障严格的安全控制，另一方面让数据科学家能够快速迭代。 传统方法迫使团队在生产力和保护之间进行选择。 Microsoft Entra ID 与 Azure 机器学习的集成通过提供适应团队工作流的基于标识的安全控制来消除这种权衡。 通过正确配置的安全组、条件访问策略和企业应用程序集成，你可以向审核员证明，只有授权用户访问 AI 资源，而不会降低模型开发速度。

本模块指导你使用 Microsoft Entra ID 实现 Azure 机器学习工作区的基于标识的安全性。 可以配置安全组，这些安全组按角色组织 AI 团队成员，创建条件访问策略，这些策略强制实施多重身份验证和设备符合性，集成自动化管道的服务主体，并通过审核日志监视访问模式。 最后，你具备保护 AI 基础结构的技能，同时保持数据科学团队所需的敏捷性。

学习目标

学完本模块后，你将能够：

  • 配置 Microsoft Entra 安全组以组织 AI 团队成员并强制实施最低特权访问
  • 实现保护 Azure 机器学习工作区访问的条件访问策略
  • 使用服务主体和托管标识将企业应用程序与 Azure 机器学习集成
  • 使用 Microsoft Entra 审核日志评估 AI 基础结构的安全状况和访问模式

先决条件

在开始本模块之前，应具备：

  • 熟悉 Azure 机器学习工作区概念和基本 RBAC 角色
  • 了解 Microsoft Entra ID 基础知识，包括用户、组和身份验证
  • 体验导航 Azure 门户和配置 Azure 资源

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