# azure
標記為「azure」的 32 篇文章
雲端 AI 鑑識:Azure
Azure AI 服務的鑑識調查技術,包含 Azure OpenAI、Azure ML、Cognitive Services 的診斷日誌與證據蒐集。
雲端 AI 安全模擬測驗 1
模擬測驗涵蓋AWS Bedrock、Azure OpenAI、GCP Vertex AI 安全評估s。
進階雲端 AI 安全評估
15 題進階評估,涵蓋 AWS、Azure、GCP 的雲端 AI 攻擊面:護欄繞過、知識庫利用、託管身分濫用、模型客製化風險與多雲攻擊路徑。
雲端 AI 安全評量
以 15 道中級題目測試你對 AWS、Azure 與 GCP AI 服務安全的知識，涵蓋雲端特定攻擊面與錯誤配置。
Capstone:雲端 AI 評估
Capstone 演練:對企業雲端 AI 部署的完整安全評估,涵蓋 IAM、網路、資料與模型層。
案例研究:雲端 ML 平台
跨雲端 ML 平台(SageMaker、Azure ML、Vertex AI)的安全事件與常見錯誤組態。
Azure ML 攻擊
針對 Azure Machine Learning 工作區、計算與已部署端點的攻擊向量。
Azure OpenAI 安全
Azure OpenAI Service 的安全態勢,包括內容過濾、托管身分與私有端點。
Microsoft Defender for AI(AI 防禦)
Microsoft Defender for AI 的能力、部署與威脅偵測分析,涵蓋 Azure OpenAI、生成式 AI 工作負載與對抗性濫用偵測。
Azure AI 服務安全概觀
為 Azure AI 服務之紅隊方法論，含 Azure OpenAI、Azure ML、AI Studio 與 Cognitive Services：服務列舉、受管身分濫用與攻擊面對應。
Azure AI Foundry 安全指南
Azure AI Foundry 的完整安全指南,涵蓋模型部署、prompt flow 與 content safety。
Azure AI Studio 安全
Azure AI Studio 的安全評估,涵蓋專案隔離、運算目標與提示流。
Azure AI Content Safety 測試
測試 Azure AI Content Safety 服務的繞過漏洞與組態弱點。
Azure OpenAI 安全指南
完整的 Azure OpenAI 安全指南,涵蓋內容過濾器、私有端點與 RBAC。
Azure OpenAI 服務強化
Azure OpenAI 部署的生產級強化指南,涵蓋網路、身分、內容安全與成本控制。
雲端 AI 服務的 IAM 最佳實務
雲端 AI 服務的 IAM 最佳實務:最小特權、角色切分、臨時憑證與關鍵動作的額外授權。
雲端 AI 共同責任模型
AWS、Azure 與 GCP AI 服務的共同責任模型,釐清提供者與客戶的安全義務。
雲端 AI 安全
給紅隊員的雲端 AI 安全完整概覽：共同責任模型、跨 AWS、Azure 與 GCP AI 服務的攻擊面、模型 API、資料管線與推論端點的威脅模型。
多雲 AI 安全比較矩陣
比較 AWS、Azure 與 GCP AI 服務在 IAM、網路、監控、護欄與成本控制等面向的安全態勢。
內容安全 API（Azure、OpenAI、Google）
Azure Content Safety、OpenAI Moderation API 與 Google Cloud 安全服務之詳細比較，含 API 結構、類別分類、嚴重性等級、測試方法論與常見缺口。
Prompt Shield 與注入偵測
Azure Prompt Shield 與專責注入偵測模型如何運作，其基於微調分類器之偵測模式，以及繞過它們之系統化方法。
Azure ML 攻擊
針對 Azure Machine Learning 平台的攻擊技術,包含工作區利用、計算實例接管與模型竊取。
雲端 AI 基礎設施攻擊
雲端託管 AI/ML 平台的安全評估，包含 AWS SageMaker、Azure ML 與 GCP Vertex AI——IAM 設定錯誤、模型竊取與資料暴露。
實驗室: Azure Content Filter Evasion
動手實驗室,主題為mapping與testing Azure OpenAI Service content filtering categories,severity levels,bypass techniques.
雲端 AI 安全速查表
跨 AWS、Azure 與 GCP 的 AI 安全控制快速參考——涵蓋 IAM、網路、加密、監控與 AI 特定服務。
Azure ML 安全 Testing
End-to-end walkthrough for security testing Azure Machine Learning endpoints: workspace enumeration, managed online endpoint exploitation, compute instance assessment, data store access review, and Azure Monitor analysis.
Azure OpenAI 紅隊 導覽
Complete red team walkthrough for Azure OpenAI deployments: testing content filters, managed identity exploitation, prompt flow injection, data integration attacks, and Azure Monitor evasion.
Azure OpenAI 紅隊 導覽 (Platform 導覽)
End-to-end walkthrough for red teaming Azure OpenAI deployments: deployment configuration review, content filtering bypass testing, managed identity exploitation, prompt flow assessment, and diagnostic log analysis.
雲端 AI 平台導覽
在主要雲端平台上紅隊演練 AI 系統的動手導覽：AWS Bedrock、Azure OpenAI、Google Vertex AI 與 Hugging Face Hub。
Microsoft Semantic Kernel 安全 Testing
End-to-end walkthrough for security testing Semantic Kernel applications: kernel enumeration, plugin exploitation, planner manipulation, memory and RAG assessment, and Azure integration security review.
測試 Azure OpenAI 服務
Azure OpenAI(含內容過濾、受管身分與網路控制)的紅隊測試指南。
Integrating PyRIT with Azure OpenAI and Content Safety
中階 walkthrough on integrating PyRIT with Azure OpenAI Service and Azure AI Content Safety for enterprise red teaming, including managed identity authentication, content filtering analysis, and compliance reporting.