Sécurisation du trafic réseau de l'espace de travail Azure Machine Learning

La sécurisation des charges de travail d'apprentissage automatique est essentielle pour protéger les données sensibles, les modèles propriétaires et les ressources cloud contre tout accès non autorisé. Ce cours textuel fournit un cheminement clair, étape par étape, pour planifier et configurer des limites de sécurité réseau robustes pour votre environnement Azure Machine Learning. En parcourant ce guide complet, vous acquerrez les compétences nécessaires pour isoler vos espaces de travail et restreindre le flux de trafic conformément aux normes de sécurité modernes. Vous apprendrez à passer des configurations publiques par défaut à des architectures cloud privées hautement sécurisées. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de la mise en réseau cloud et l'architecture Azure Machine Learning. - Configurer des points de terminaison privés et des réseaux virtuels pour isoler les ressources de l'espace de travail. - Gérer le trafic entrant et sortant à l'aide de groupes de sécurité réseau et de pare-feu. - Mettre en œuvre les principes de sécurité de confiance zéro pour les pipelines d'apprentissage automatique. - Sécuriser la communication entre les instances de calcul, les magasins de données et votre espace de travail. Ce cours commence par la terminologie essentielle et les concepts d'architecture de base avant de vous guider à travers des scénarios de configuration écrits pour les liens privés et les sous-réseaux sécurisés. Vous explorerez des exemples pratiques de verrouillage des cibles de calcul et de l'accès au stockage de données. Ce cours est conçu pour les débutants, y compris les administrateurs cloud, les passionnés de sécurité et les scientifiques des données cherchant à protéger leur infrastructure cloud. Aucune expérience avancée en mise en réseau n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire un environnement hautement sécurisé pour vos flux de travail d'apprentissage automatique.