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关于 Web 服务部署/安全性，我对 Azure ML 服务有疑问。你能帮我解决这些问题吗：

  • 默认情况下，已发布的 Web 服务 URI 是可公开寻址的，无需任何身份验证。保护这些 Web 服务的最佳实践是什么？
  • 从无人参与的流程（如 Web 服务、DevOps 等）进行身份验证时，有哪些用于身份验证的选项/最佳实践？Azure ML 服务似乎不支持托管标识。应用注册？其他？
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对于第一个问题，最好的方法是将服务部署到 Azure Kubernetes 服务。这样，就会生成两个身份验证密钥。可能还有其他方法正在研究中，但我知道这是一种适用于某些场景的方法。我相信，您还可以使用某些装饰器在您的 score.py 函数中检索 http 标头等，该函数可能会被 ACI（Azure 容器实例）在其中部署，而无需 SDK 引入的密钥。这可能会在未来发生变化。

对于第二个问题，如果我们谈论的是如何在无人值守的情况下训练网络，那么它将使用 App 注册，AFAIK。

于 2019-08-15T01:58:46.630 回答