Azure Machine Learning Studio ist eine benutzerfreundliche Plattform für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen. Sie unterstützt den gesamten ML-Lebenszyklus – von der Datenaufbereitung bis zur produktiven Nutzung – und integriert dabei wichtige Sicherheits- und Compliance-Mechanismen.
Durch automatisierte Modellvalidierung, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und kontinuierliche Überwachung sorgt die Plattform dafür, dass KI-Anwendungen nicht nur leistungsfähig, sondern auch sicher und vertrauenswürdig sind. Funktionen zur Fairness- und Transparenzbewertung stellen sicher, dass Modelle ethischen und regulatorischen Anforderungen genügen.
Dank nahtloser Integration in das Azure-Ökosystem und skalierbarer Bereitstellungsoptionen (Cloud, lokal, Edge) können Unternehmen KI-Innovationen sicher und kontrolliert umsetzen – von kleinen Projekten bis hin zu unternehmenskritischen Anwendungen.
Werkzeug zur Erkennung und Filterung von schädlichen Inhalten. Besonders relevant für Webanwendungen mit benutzergenerierten Inhalten.
Ermöglichen die Einhaltung spezifischer Richtlinien und Anforderungen.
Modelle, die Inhalte in verschiedenen Sprachen analysieren und filtern können, um internationale Anwendungen zu sichern.
Funktion zur gezielten Sperrung unerwünschter Wörter oder Phrasen.
Schutz vor unerwünschtem Modellverhalten und der Offenlegung sensibler Informationen.
Umgang mit gezielten Angriffen, die Schwachstellen in KI-Anwendungen ausnutzen.
Einsatz spezialisierter Expertenteams zur Identifikation von Sicherheitslücken und Schwachstellen.
Dynamische Filterung von schädlichen oder unangemessenen Inhalten, um sicherzustellen, dass generierte Ergebnisse den ethischen Standards und spezifischen Richtlinien entsprechen.
Ganzheitlicher Ansatz zur Integration von Sicherheit auf Modell- und Infrastrukturebene.
Essentiell für sichere Modell-Workflows, insbesondere bei Open-Source- oder benutzerdefinierten Modellen.
Verbesserungsmethoden, die falsche Ausgaben minimieren und die Leistung sowie Sicherheit von Modellen optimieren.
Sicherstellung, dass Benutzer jederzeit wissen, dass sie mit einer KI interagieren, um Vertrauen aufzubauen und ethische Standards einzuhalten.
Plattform zur Überwachung und Analyse von Online-Aktivitäten für die kontinuierliche Optimierung der Anwendungssicherheit.
Tools zur Leistungsbewertung von Modellen in Bezug auf Relevanz, sprachliche Gewandtheit, Kohärenz und Informationsfundierung.
Methoden wie Red Teaming, um Sicherheitsprobleme frühzeitig zu erkennen.
Red Teaming testet gezielt Schwachstellen eines Systems zur Verbesserung der Sicherheit.
