Proteja os espaços de trabalho do Azure Machine Learning com o Entra ID

À medida que as organizações implantam rapidamente a inteligência artificial, a proteção de ativos de IA e dados de treinamento se torna uma prioridade crítica. A proteção de seus pipelines de machine learning começa com um controle robusto e centrado em identidade, em vez de depender apenas dos perímetros de rede. Este curso orienta você pelos conceitos fundamentais de segurança baseada em identidade usando o Entra ID e o Azure Machine Learning. Você fará a transição de configurações de segurança básicas para a configuração de controles de acesso avançados, garantindo que seus modelos, dados e recursos de computação permaneçam seguros. O que você vai aprender: - Entenda os fundamentos da segurança de identidade e os princípios de zero-trust dentro dos ambientes de IA. - Configure identidades gerenciadas para proteger a comunicação entre o Azure Machine Learning e o armazenamento em nuvem. - Aplique grupos e funções de segurança Entra ID para impor o acesso de menor privilégio. - Implemente políticas de acesso condicional para proteger espaços de trabalho sensíveis de aprendizado de máquina. - Configure o registro de auditoria para monitorar as atividades do espaço de trabalho e detectar possíveis anomalias de segurança. Você começará explorando a terminologia de segurança essencial e a arquitetura principal do Azure Machine Learning. A partir daí, as lições somente de texto orientam você passo a passo por cenários de configuração, com exemplos práticos de políticas e snippets de configurações para ler, analisar e aplicar. Este curso foi projetado para iniciantes em segurança na nuvem, cientistas de dados e administradores de nuvem que desejam construir uma base sólida na proteção de cargas de trabalho de IA. Nenhuma experiência de segurança avançada é necessária. Comece a aprender hoje mesmo a criar ambientes de machine learning seguros, compatíveis e resilientes.