Webinar - Haufe Akademie GmbH & Co. KG
| Termin | Ort | Preis* |
|---|---|---|
| 04.12.2026 | online | 821,10 € |
| 01.03.2027 | online | 821,10 € |
Erfahre, wie KI-Workloads authentifiziert werden, wie Vertrauensgrenzen festgelegt werden und wie die Sicherheitslage und der Workload-Schutz mithilfe von Microsoft Defender for Cloud und Microsoft Foundry Risiken minimieren. Erweitere diese Schutzmaßnahmen, indem du mit Microsoft Entra Identitäts- und Zugriffskontrollen entwirfst und anwendest, die frühere Sicherheitsentscheidungen begründen und absichern.
1. Erfahre, wie Microsoft Defender for Cloud die KI-Sicherheit und -Governance in Azure unterstützt
Microsoft Defender for Cloud spielt eine zentrale Rolle bei der Sicherung von KI-Workloads in Azure. Erfahre, wie Microsoft Defender for Cloud die KI-Sicherheit in Azure unterstützt. Entdecke die Ebenen eines KI-Workloads, die besonderen Risiken, die KI-Systeme mit sich bringen, und die Schutzmechanismen, die Modelleingaben und -ausgaben sichern. Sieh, wie Microsoft Purview, Microsoft Entra ID und Microsoft Foundry zusammenarbeiten, um eine einheitliche Sicherheits- und Governance-Strategie zu unterstützen.
2. Schütze KI-Workloads mit Microsoft Defender for Cloud
Microsoft Defender for Cloud trägt zur Sicherung von KI-Workloads bei, indem es Erkennung, Sicherheitsstatusverwaltung und Laufzeitschutz auf einer einzigen Plattform vereint. Du erfährst, wie du den KI-Workloads-Plan aktivierst, Erkenntnisse im Dashboard für Daten- und KI-Sicherheit überprüfst, den Sicherheitsstatus mithilfe von Cloud Security Posture Management (CSPM) bewertest, Laufzeitbedrohungen mit Cloud Workload Protection (CWP) erkennst und Vorfälle in Microsoft Defender XDR untersuchst. Diese Funktionen arbeiten zusammen, um Konfigurationslücken zu identifizieren, verdächtiges Verhalten zu erkennen und durchgängige Transparenz in deinen KI-Umgebungen zu gewährleisten.
3. Konfigurieren und Verwalten von Guardrails in Microsoft Foundry
Microsoft Foundry-Sicherheitsgrenzen tragen zur Sicherung von KI-Workloads bei, indem sie konfigurierbare Sicherheitskontrollen anwenden, die sowohl Eingabeaufforderungen als auch Antworten bewerten. Du lernst, wie du integrierte Sicherheitsmodelle verstehst, Sicherheitsgrenzen testest und verfeinerst, Sperrlisten erstellst, Inhaltsfilter konfigurierst und überprüfst, ob die Schutzmaßnahmen wie vorgesehen funktionieren. Diese Funktionen helfen Unternehmen dabei, unsichere oder gegen Richtlinien verstoßende Interaktionen zu verhindern, sensible Daten zu schützen und das Vertrauen in KI-gestützte Anwendungen aufrechtzuerhalten.
4. Sichern von Microsoft Foundry-Umgebungen
Zur Sicherung von Microsoft Foundry-Umgebungen sind mehrschichtige Schutzmaßnahmen erforderlich, die den Zugriff kontrollieren, Anmeldeinformationen schützen, die Netzwerkkommunikation isolieren und die Transparenz über alle verbundenen Ressourcen hinweg gewährleisten. Der Ansatz umfasst die Definition von Zugriffsgrenzen mit Microsoft Entra ID und Projektrollen sowie die Integration von Key Vault für die Verwaltung vertraulicher Daten. Zudem werden verwaltete virtuelle Netzwerke, Private Link und Diagnoseprotokollierung genutzt, um Datenschutz, Transparenz und Compliance zu gewährleisten. Diese Vorgehensweisen schaffen sichere, nachvollziehbare KI-Umgebungen, die die Zusammenarbeit unterstützen, ohne den Schutz zu beeinträchtigen.
5. Identitätsarchitektur für KI-Workloads verstehen
Die Identitätsarchitektur legt fest, wer KI-Workloads in Azure bereitstellen, aufrufen und verwalten darf. Microsoft Entra ID regelt den Zugriff über Verwaltungs- und Datenebenen hinweg, Authentifizierungsabläufe legen Vertrauensgrenzen für KI-Endpunkte fest, und Entscheidungen zum Rollengültigkeitsbereich bestimmen den Auswirkungsradius. Identitätstypen, Rollenzuweisungen und Gültigkeitsbereichsgrenzen prägen die Ergebnisse der KI-Sicherheit, lange bevor Durchsetzungskontrollen angewendet werden.
6. Implementiere die Zugriffsverwaltung für Azure-Ressourcen
Erfahre, wie du integrierte Azure-Rollen, verwaltete Identitäten und RBAC-Richtlinien nutzen kannst, um den Zugriff auf Azure-Ressourcen zu steuern. Identität ist der Schlüssel zu sicheren Lösungen.
7. Planen, Implementieren und Verwalten von Conditional Access
Conditional Access ermöglicht eine sehr detaillierte Steuerung darüber, welche Benutzer:innen und Identitäten bestimmte Aktivitäten ausführen und auf welche Ressourcen zugreifen dürfen, sowie darüber, wie die Sicherheit von Daten und Systemen gewährleistet wird – einschließlich der über Microsoft Entra Agent ID verwalteten KI-Agenten-Identitäten.
8. Verwalten von Microsoft Entra Identity Protection
Der Schutz der Identität von Benutzer:innen durch Überwachung ihrer Nutzungs- und Anmeldemuster gewährleistet eine sichere Cloud-Lösung. Erfahre, wie du Microsoft Entra Identity Protection entwirfst und implementierst.
Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die für die Absicherung und den Betrieb von KI-Workloads in der Cloud verantwortlich sind. Zu den Zielgruppen gehören Cloud-Sicherheitsingenieur:innen, Plattformingenieur:innen und Anwendungsteams, die mit KI-Diensten arbeiten und verstehen müssen, wie sich Workload-Schutz, Sicherheitsstatus und Identitätskontrollen auf KI-Umgebungen auswirken.
