Kiến trúc nhận dạng và kiểm soát truy cập cho AI Workloads

Khi các khối lượng công việc AI trở thành trọng tâm của kinh doanh hiện đại, bảo vệ ai và cái gì có thể truy cập các mô hình của bạn là quan trọng hơn bao giờ hết. Các phương pháp truy cập truyền thống thường không đủ khi bảo vệ các đường ống học máy nhạy cảm và tích hợp đám mây. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn thiết kế và triển khai kiến trúc nhận dạng mạnh mẽ cho các khối lượng công việc AI trong Azure. Bạn sẽ học cách thiết lập xác thực an toàn, quản lý quyền ứng dụng, và áp dụng các nguyên tắc an ninh hiện đại để bảo vệ dịch vụ của bạn. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm và thuật ngữ cơ bản cho các hệ thống AI. 2. Cấu hình dòng chảy xác thực Entra ID và quản lý nhận dạng cho giao tiếp dịch vụ bảo mật. 3.Thực hiện kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) để xác định ai có thể triển khai và gọi các mô hình AI. 4. áp dụng nguyên tắc an ninh không tin tưởng đặc biệt cho các đường ống học máy và API. 5. quản lý các nhân dạng để loại bỏ các bí mật. Chương trình bắt đầu với những yếu tố cơ bản của các loại nhận dạng và xác thực đám mây trước khi chuyển sang các chiến lược kiểm soát truy cập thực tế. Bạn sẽ tiến hành qua các kịch bản thế giới thực để thiết kế các quyền hạn mịn cho việc triển khai, kêu gọi và quản lý. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong an ninh đám mây, kỹ thuật AI hoặc kiến trúc hệ thống muốn bảo vệ các tích hợp AI, không có kinh nghiệm trước đó với kiến trúcs nhận dạng cần thiết. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng một nền tảng an toàn cho các sáng kiến AI của tổ chức bạn.