Sécuriser les espaces de travail Azure Machine Learning avec Entra ID

Alors que les organisations déploient rapidement l'intelligence artificielle, la sécurisation des actifs d'IA et des données d'entraînement devient une priorité essentielle. La protection de vos pipelines d'apprentissage automatique commence par un contrôle robuste axé sur l'identité, plutôt que de s'appuyer uniquement sur les périmètres réseau. Ce cours vous guide à travers les concepts fondamentaux de la sécurité basée sur l'identité à l'aide d'Entra ID et d'Azure Machine Learning. Vous passerez de configurations de sécurité de base à la configuration de contrôles d'accès avancés, garantissant la sécurité de vos modèles, de vos données et de vos ressources de calcul. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les bases de la sécurité de l'identité et des principes zero-trust dans les environnements d'IA. - Configurer des identités managées pour sécuriser la communication entre Azure Machine Learning et le stockage cloud. - Appliquer les groupes de sécurité et les rôles Entra ID pour appliquer l'accès au moindre privilège. - Mettre en œuvre des stratégies d'accès conditionnel pour protéger les espaces de travail d'apprentissage automatique sensibles. - Configurer la journalisation d'audit pour surveiller les activités de l'espace de travail et détecter les anomalies de sécurité potentielles. Vous commencerez par explorer la terminologie de sécurité essentielle et l'architecture de base d'Azure Machine Learning. À partir de là, les leçons textuelles vous guideront à travers des scénarios de configuration étape par étape, avec des exemples de stratégies pratiques et des extraits de configuration à lire, analyser et appliquer. Ce cours est conçu pour les débutants en sécurité cloud, les data scientists et les administrateurs cloud qui souhaitent acquérir une base solide dans la sécurisation des charges de travail d'IA. Aucune expérience préalable en sécurité avancée n'est requise. Commencez à apprendre dès aujourd'hui pour construire des environnements d'apprentissage automatique sécurisés, conformes et résilients.