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Databricks AI数据安全与访问控制

共计 30 章节
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01
课程导入与安全全景
目标=Databricks AI数据… · 访问控制基本概念 · 课程整体学习路径与实战环境准备
课程导入安全全景
02
Databricks安全架构基础
目标=工作区 · Unity Catalog · 计算资源与存储层的安全边界
Databricks安全架构基础
03
身份与认证机制
目标=用户 · 服务主体 · 组的管理
身份认证机制
04
Unity Catalog元数据与权限模型
目标=Catalog · Schema · Table
UnityCatalog
05
数据对象访问控制实战
目标=针对表 · 视图 · 卷
数据对象访问控制…目标=针对表
06
行级与列级安全
目标=动态视图 · 行过滤器 · 列掩码的实现方法
行级列级安全
07
属性基访问控制（ABAC）
目标=基于标签的策略定义 · 策略评估逻辑 · 在Unity Catalog中实现细…
ABAC属性基访问控制
08
存储层安全与凭据管理
目标=云存储IAM角色 · 外部位置 · 存储凭据
存储层安全凭据管理
09
网络与计算安全
目标=安全集群配置 · 无服务器计算 · 私有链接
网络计算安全
10
AI/ML工作负载的身份与权限
目标=MLflow实验 · 模型注册表 · 特征存储
AI/ML工作负载的身份
11
特征存储安全实战
目标=特征表的权限管理 · 在线存储的访问控制 · 训练与推理时的特征访问隔离
特征存储安全实战目标=特征表的权…
12
模型注册与部署安全
目标=模型版本权限 · 模型服务端点访问控制 · 模型部署中的服务主体与凭据管理
模型注册部署安全
13
数据准备与AI管道安全
目标=ETL/ELT作业中的权限传递 · 作业集群的访问控制 · 敏感数据在管道中的保护
AI数据准备
14
敏感数据发现与分类
目标=使用Databricks工具与… · PHI等敏感数据 · 打标签与分类策略
敏感数据发现分类
15
数据脱敏与匿名化
目标=在AI训练数据中应用脱敏 · 假名化 · 泛化技术
数据脱敏匿名化
16
审计与监控
目标=审计日志 · 系统表 · 查询历史
审计监控
17
合规与治理
目标=GDPR · CCPA · HIPAA等法规在Databrick…
合规治理
18
密钥与机密管理
目标=Databricks Secr… · 云密钥管理集成 · 在Notebook与作业中安全使用机…
密钥机密管理
19
AI模型安全与对抗风险
目标=模型窃取 · 成员推理 · 数据投毒等威胁
AI模型安全
20
协作与共享安全
目标=Delta Sharing · 数据市场 · 跨工作区/跨组织共享的权限控制与安全…
协作共享安全
21
多租户与工作区隔离
目标=大型组织中工作区划分 · Unity Catalog跨工作区权… · 资源配额与隔离策略
多租户工作区隔离
22
自动化与基础设施即代码
目标=使用Terraform · Databricks CLI · REST API自动化权限配置与安全…
自动化基础设施即代码
23
CI/CD中的安全实践
目标=在DevOps流程中集成权限检… · 密钥扫描 · 策略合规验证
CI/CD安全实践
24
事件响应与取证
目标=安全事件检测 · 日志取证 · 权限撤销
事件响应取证
25
性能与安全平衡
目标=细粒度访问控制对查询性能的影响 · 优化策略 · 缓存与物化视图的安全考量
性能安全平衡
26
AI治理框架集成
目标=将Databricks访问控制… · 模型卡 · 数据卡
AI治理框架集成
27
实战项目一
目标=构建安全的数据科学工作区 · 身份 · 权限
实战项目一目标=构建安全的…
28
实战项目二
目标=端到端安全AI管道 · 脱敏 · 特征工程
实战项目二AI
29
实战项目三
目标=合规审计与事件响应演练 · 使用审计日志调查并修复
实战项目三目标=合规审计
30
课程总结与前沿展望
目标=回顾核心安全控制 · 探讨AI安全趋势 · Databricks新特性与持续学习…
课程总结前沿展望