Secure AI solutions in the cloud using Microsoft Defender for Cloud and Microsoft Entra (SC-5009) - Online Training

Schützen von Microsoft Foundry-Lösungen mithilfe von Microsoft Defender für Cloud

• Verstehen, wie Microsoft Defender für Cloud KI-Sicherheit und -Governance in Azure unterstützt
• Schützen von KI-Workloads mit Microsoft Defender für Cloud
• Konfigurieren und Verwalten von Leitplanken in Microsoft Foundry
• Sichere Microsoft Foundry-Umgebungen

Sichere KI-Identitätsinfrastruktur mit Microsoft Entra

• Grundlegendes zur Identitätsarchitektur für KI-Workloads
• Implementieren der Zugriffsverwaltung für Azure-Ressourcen
• Planen, Implementieren und Verwalten des bedingten Zugriffs
• Verwalten von Microsoft Entra Identity Protection

Lernziele

Sichern Sie KI-Lösungen in der Cloud, indem Sie KI-Workloads konfigurieren, cloudeigene Schutzmaßnahmen anwenden und Sicherheitsergebnisse mit Identitätskontrollen stärken. Erfahren Sie, wie KI-Workloads authentifiziert werden, wie Vertrauensgrenzen eingerichtet werden, und wie der Sicherheitsstatus und der Workloadschutz das Risiko mithilfe von Microsoft Defender for Cloud und Microsoft Foundry reduzieren. Erweitern Sie diese Schutzmaßnahmen, indem Sie Microsoft Entra verwenden, um Identitäts- und Zugriffskontrollen zu entwerfen und anzuwenden, die frühere Sicherheitsentscheidungen erläutern und abhärten. Lernergebnisse:

• Anwenden von Sicherheitsstatusverwaltung und Workloadschutz für KI-Dienste mithilfe von Microsoft Defender for Cloud
• Konfigurieren und Sichern von Microsoft Foundry-Umgebungen mit cloudeigenen Sicherheitssteuerelementen
• Entwerfen und Anwenden von Identitäts- und Zugriffssteuerungen für KI-Workloads mithilfe von Microsoft Entra

Zielgruppen

Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die für die Sicherung und den Betrieb von KI-Workloads in der Cloud verantwortlich sind. Die Zielgruppe umfasst Cloudsicherheitsingenieure, Plattformingenieure und Anwendungsteams, die mit KI-Diensten zusammenarbeiten, die verstehen müssen, wie Workloadschutz, Sicherheitsstatus und Identitätskontrollen auf KI-Umgebungen angewendet werden. Vertrautheit mit Azure, cloudeigenen Sicherheitskonzepten und grundlegenden Identitäts- und Zugriffsprinzipien wird empfohlen.