Curso de Segurança de IA para Equipes de Segurança

O AAISM é um framework avançado para avaliar, governar e gerenciar riscos de segurança em sistemas de inteligência artificial.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), direciona-se a profissionais de nível avançado que desejam implementar controles de segurança eficazes e práticas de governança para ambientes corporativos de IA.

Ao final deste programa, os participantes estarão preparados para:

• Avaliar riscos de segurança da IA utilizando metodologias reconhecidas pelo setor.
• Implementar modelos de governança para a implantação responsável de IA.
• Alinhar políticas de segurança da IA aos objetivos organizacionais e às expectativas regulatórias.
• Aprimorar a resiliência e a responsabilidade nas operações orientadas por IA.

Formato do Curso

• Aulas facilitadas apoiadas por análises de especialistas.
• Workshops práticos e atividades baseadas em avaliações.
• Exercícios aplicados utilizando cenários reais de governança de IA.

Opções de Personalização do Curso

• Para um treinamento personalizado alinhado à estratégia de IA da sua organização, entre em contato conosco para personalizar o curso.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltada para líderes empresariais de nível intermediário que desejam entender como governar e proteger sistemas de IA de forma responsável e em conformidade com estruturas globais emergentes, como a Lei da IA da UE, o GDPR, a ISO/IEC 42001 e a Ordem Executiva dos EUA sobre IA.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os riscos legais, éticos e regulatórios do uso de IA em diferentes departamentos.
• Interpretar e aplicar as principais estruturas de governança de IA (Lei da IA da UE, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Estabelecer políticas de segurança, auditoria e supervisão para a implantação de IA na empresa.
• Desenvolver diretrizes de aquisição e uso para sistemas de IA de terceiros e internos.

A Inteligência Artificial (IA) introduz novas dimensões de riscos operacionais, desafios de governança e exposição à segurança cibernética para agências e departamentos do governo.

Este treinamento ao vivo com instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de TI e gestão de riscos do setor público com pouca experiência prévia em IA que desejam compreender como avaliar, monitorar e garantir a segurança dos sistemas de IA dentro de um contexto governamental ou regulatório.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Interpretar os principais conceitos de risco relacionados aos sistemas de IA, incluindo viés, imprevisibilidade e deriva do modelo (model drift).
• Aplicar frameworks de governança e auditoria específicos para IA, como o NIST AI RMF e a ISO/IEC 42001.
• Identificar ameaças cibernéticas direcionadas aos modelos e às pipelines de dados de IA.
• Estabelecer planos de gestão de risco interdepartamentais e alinhar políticas para a implementação de IA.

Formato do Curso

• Palestras interativas e discussão de casos de uso do setor público.
• Exercícios de frameworks de governança de IA e mapeamento de políticas.
• Modelagem de ameaças baseada em cenários e avaliação de riscos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é destinado a profissionais de TI de nível iniciante a intermediário que desejam compreender e implementar o AI TRiSM em suas organizações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos-chave e a importância do gerenciamento de confiança, risco e segurança da IA.
• Identificar e mitigar riscos associados aos sistemas de IA.
• Implementar as melhores práticas de segurança para IA.
• Compreender a conformidade regulatória e as considerações éticas para a IA.
• Desenvolver estratégias para uma governança e gestão eficazes da IA.

Esta formação orientada por instrutor, ao vivo em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA, arquitetos e gerentes de produto de nível intermediário a avançado que desejam identificar e mitigar riscos associados a aplicações alimentadas por LLM, incluindo injeção de prompts, vazamento de dados e saídas não filtradas, incorporando controles de segurança como validação de entrada, supervisão com intervenção humana e limites de saída.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as vulnerabilidades centrais dos sistemas baseados em LLM.
• Aplicar princípios de design seguro à arquitetura de aplicações de LLM.
• Utilizar ferramentas como Guardrails AI e LangChain para validação, filtragem e segurança.
• Integrar técnicas como sandboxing, testes de invasão (red teaming) e revisão com intervenção humana em pipelines de nível de produção.

Este curso ensina desenvolvedores de software a construir aplicações alimentadas por IA com segurança desde o design. Os participantes aprendem como proteger chatbots, copilots, pipelines RAG e agentes de IA contra ameaças específicas da IA, como injeção de prompt, envenenamento de dados, abuso de ferramentas, vazamento de segredos e saída de modelo insegura. O curso abrange design seguro de prompts, segurança RAG, acesso de privilégio mínimo, guardrails e testes de red-team, ajudando os desenvolvedores a criar recursos de IA que são seguros, confiáveis e resilientes em ambientes do mundo real.

Este treinamento ao vivo, com instrutor, em Brasil (online ou presencial), direciona-se a profissionais de IA e cibersegurança de nível intermediário que desejam compreender e tratar das vulnerabilidades de segurança específicas de modelos e sistemas de IA, especialmente em indústrias altamente regulamentadas, como finanças, governança de dados e consultoria.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os tipos de ataques adversariais dirigidos a sistemas de IA e métodos para se defender contra eles.
• Implementar técnicas de endurecimento de modelos para proteger pipelines de aprendizado de máquina.
• Garantir a segurança e integridade dos dados em modelos de machine learning.
• Navegar pelos requisitos de conformidade regulatória relacionados à segurança da IA.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionada a engenheiros de segurança e oficiais de conformidade que desejam endurecer as implantações do EXO, controlar o acesso aos modelos e governar as cargas de trabalho de IA executadas inteiramente no ambiente corporativo.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais iniciantes de TI voltados para segurança, riscos e conformidade que desejam compreender os conceitos fundamentais da segurança de IA, vetores de ameaça e estruturas globais, como o NIST AI RMF e a norma ISO/IEC 42001.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os riscos de segurança exclusivos introduzidos pelos sistemas de IA.
• Identificar vetores de ameaça, como ataques adversariais, envenenamento de dados e inversão de modelos.
• Aplicar modelos fundamentais de governança, como o Framework de Gerenciamento de Riscos de IA do NIST.
• Alinhar o uso da IA com padrões emergentes, diretrizes de conformidade e princípios éticos.

Baseado nas orientações mais recentes do Projeto OWASP GenAI Security, os participantes aprenderão a identificar, avaliar e mitigar ameaças específicas da IA por meio de exercícios práticos e cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que desejam implementar e avaliar técnicas como aprendizado federado, computação segura multiparte, criptografia homomórfica e privacidade diferencial em pipelines reais de aprendizado de máquina.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e comparar as principais técnicas de preservação da privacidade no ML.
• Implementar sistemas de aprendizado federado utilizando frameworks de código aberto.
• Aplicar a privacidade diferencial para compartilhamento seguro de dados e treinamento de modelos.
• Utilizar técnicas de criptografia e computação segura para proteger as entradas e saídas dos modelos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de segurança de nível avançado e especialistas em ML que desejam simular ataques contra sistemas de IA, identificar vulnerabilidades e aprimorar a robustez dos modelos de IA implantados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Simular ameaças do mundo real a modelos de aprendizado de máquina.
• Gerar exemplos adversariais para testar a robustez dos modelos.
• Avaliar a superfície de ataque de APIs e pipelines de IA.
• Projetar estratégias de red teaming para ambientes de implantação de IA.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), é direcionado a engenheiros e profissionais de segurança de nível intermediário que desejam proteger modelos de IA implantados na borda contra ameaças como adulteração, vazamento de dados, entradas adversariais e ataques físicos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Identificar e avaliar riscos de segurança em implantações de IA na borda.
• Aplicar técnicas de resistência a adulteração e inferência criptografada.
• Endurecer modelos implantados na borda e garantir a segurança dos pipelines de dados.
• Implementar estratégias de mitigação de ameaças específicas para sistemas embarcados e restritos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é voltado para profissionais de aprendizado de máquina e segurança cibernética de nível intermediário que desejam compreender e mitigar as ameaças emergentes contra modelos de IA, utilizando tanto frameworks conceituais quanto defesas práticas, como treinamento robusto e privacidade diferencial.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Identificar e classificar ameaças específicas da IA, como ataques adversários, inversão e envenenamento.
• Utilizar ferramentas como a Adversarial Robustness Toolbox (ART) para simular ataques e testar modelos.
• Aplicar defesas práticas, incluindo treinamento adversário, injeção de ruído e técnicas que preservam a privacidade.
• Estrategiar a avaliação de modelos cientes de ameaças em ambientes de produção.

O TinyML é uma abordagem para a implantação de modelos de aprendizado de máquina em dispositivos com baixo consumo de energia e recursos limitados, que operam na borda da rede.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores (online ou presencial), visa profissionais de nível avançado que desejam proteger os pipelines do TinyML e implementar técnicas preservadoras de privacidade em aplicações de IA na borda.

Ao final deste curso, os participantes serão capazes de:

• Identificar riscos de segurança específicos da inferência do TinyML em dispositivos.
• Implementar mecanismos preservadores de privacidade para implantações de IA na borda.
• Blindar modelos e sistemas embarcados do TinyML contra ameaças adversárias.
• Aplicar as melhores práticas para o manuseio seguro de dados em ambientes com recursos limitados.

Formato do Curso

• Palestras envolventes apoiadas por discussões orientadas por especialistas.
• Exercícios práticos enfatizando cenários de ameaças do mundo real.
• Implementação prática usando ferramentas de segurança embarcada e TinyML.

Opções de Personalização do Curso

• As organizações podem solicitar uma versão personalizada deste treinamento para alinhá-la às suas necessidades específicas de segurança e conformidade.