AI는 프롬프트 주입, 데이터 유출, 모델 오용과 같은 새로운 위험을 초래하며, 이는 보안 팀이 기존 클라우드 제어를 넘어선 가시성과 보호 장치를 필요로 한다는 것을 의미합니다. 다음 Azure Decoded 세션에서는 Microsoft Defender for Cloud를 사용하여 Azure에서 AI 워크로드 보안에 중점을 둘 것입니다.
4월 8일 오후 12시(PST) Azure Decoded 세션에 지금 등록하세요.
Azure Decoded로 AI 보안 아키텍처 구현하기
Microsoft Defender for Cloud로 AI 워크로드 잠금 세션에서는 개념에서 구현으로 나아가 플랫폼에서 이러한 보호 기능이 어떻게 나타나는지 보여드릴 것입니다.
Microsoft Defender for Cloud가 엔드투엔드 AI 보안 전략에 어떻게 들어맞는지, 그리고 검색, 태세 관리, 런타임 보호가 어떻게 함께 작동하여 Azure에 구축된 AI 워크로드를 보호하는지 상세히 설명해 드릴 것입니다.
또한 워크플로 전반에 걸쳐 어떻게 모든 것을 연결하는지 보게 될 것입니다. 즉, AI 리소스, ID 및 데이터 제어의 신호가 실행 가능한 권장 사항 및 경고로 통합되는 방식입니다.
- Defender for Cloud에서 AI 워크로드 보호 기능을 활성화하고 범위를 지정하는 방법
- 데이터 및 AI 보안 대시보드를 사용하여 적용 범위와 우선순위 위험을 파악하는 방법
- 보안 태세 결과(CSPM)를 검토하고 이를 해결 단계로 전환하는 방법
- 런타임 탐지(CWP)를 조사하고 Microsoft Defender XDR에서 어떻게 매핑되는지 확인하는 방법
저희의 목표는 이론을 위한 이론이 아닙니다. AI 보안이 실제 아키텍처 및 실제 워크플로에서 어떻게 나타나는지 보여드려, 여러분의 환경에 자신 있게 적용할 수 있도록 돕는 것입니다.
이 세션은 누구를 위한 것인가요?
이 세션은 다음과 같이 Azure에서 AI를 적극적으로 다루는 실무자를 위해 기획되었습니다.
- AI 애플리케이션 및 에이전트를 구축하는 개발자
- AI 워크로드 보호를 담당하는 보안 엔지니어
- 기업용 AI 솔루션을 설계하는 클라우드 아키텍트
혁신과 보안 및 거버넌스 사이에서 균형을 맞추고 있다면, 이 세션은 AI 보안 개념을 Azure에서 구체적인 단계로 전환하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
참여 전: 핵심 Azure 개념(구독, 리소스 그룹, ID, 네트워킹)에 대한 지식이 있으면 도움이 됩니다. 머신러닝 전문가는 아니어도 됩니다. 이 세션은 AI 솔루션을 구동하는 클라우드 리소스와 워크플로를 보호하는 데 중점을 둡니다.
AI 보안 개념에서 플랫폼 보호 기능으로
세션을 최대한 활용하려면 Microsoft Learn 모듈인 **Microsoft Defender for Cloud로 AI 워크로드 보호**부터 시작하세요. 이 모듈은 Azure의 AI 워크로드 구성 요소와 그에 수반되는 보안 고려 사항을 소개합니다.
이 모듈에서 다음을 학습하게 됩니다.
- Azure에서 AI 워크로드를 구성하는 계층 식별
- 프롬프트 주입, 데이터 유출, 모델 오용을 포함한 AI 특정 위험 이해
- Microsoft Foundry 보호 장치 및 관찰 가능성을 사용하여 모델 동작 모니터링 및 제약
- Defender for Cloud, Microsoft Purview, Microsoft Entra ID가 심층 방어 및 거버넌스를 위해 어떻게 함께 작동하는지 확인
이것을 여러분의 기반으로 생각하세요. 이는 AI 워크로드 아키텍처를 Azure에서 구성할 제어 기능과 연결하여, 입력 및 출력을 보호하고, 가시성을 유지하며, 제공 속도를 늦추지 않고 거버넌스를 적용할 수 있도록 합니다.
이전 Azure Decoded 세션 복습하기
이전 Azure Decoded 세션을 놓쳤거나 복습하고 싶다면 YouTube에서 온디맨드로 시청할 수 있습니다.
▶️ YouTube에서 이전 Azure Decoded 세션 시청하기
이는 유용한 복습 자료이며 4월 8일 토론의 토대를 마련할 것입니다.
학습을 실습 역량으로 전환하기
여러분의 환경에서 직접 시도하고 싶다면 Microsoft Applied Skills 자격 증명인 클라우드에서 AI 솔루션 보안은 Azure Decoded 세션 이후 훌륭한 다음 단계입니다. 이 자격 증명을 통해 다음을 수행하게 됩니다.
- Azure에서 AI 관련 리소스 및 워크로드에 대한 보호 기능을 범위 지정하고 활성화
- 데이터 및 AI 보안 대시보드를 사용하여 적용 범위 유효성 검사 및 위험 우선순위 지정
- AI 워크로드의 노출을 증가시키는 보안 태세 격차(CSPM)를 찾아 해결
- 런타임 탐지(CWP)를 조사하고 AI 워크로드 동작의 맥락에서 의미 이해
- Microsoft Defender XDR에서 AI 관련 경고 및 인시던트 분류 및 다음 단계 결정
시작하기
1️⃣ Azure Decoded: Microsoft Defender for Cloud로 AI 워크로드 잠금에 등록하세요.
2️⃣ 4월 8일 전에 이전 Azure Decoded 세션을 시청하세요. (선택 사항 복습)
3️⃣ 역량 증명을 위해 Microsoft Applied Skills: 클라우드에서 AI 솔루션 보안 자격 증명을 획득하세요.
목표는 재사용 가능한 무언가를 얻어가는 것입니다. 즉, 새로운 프로젝트에 적용하여 적용 범위를 확인하고, 보안 태세 격차를 줄이며, Defender가 AI 워크로드와 관련된 의심스러운 활동을 감지할 때 신속하게 대응할 수 있는 실용적인 절차입니다.