Curso de Introdução à Segurança de IA e Gerenciamento de Riscos

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 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.

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.

Este curso aborda governança, gerenciamento de identidade e testes adversariais para sistemas de IA agênctica, focando em padrões de implantação seguros para empresas e técnicas práticas de red-teaming.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor (online ou presencial) destina-se a profissionais de nível avançado que desejam projetar, proteger e avaliar sistemas de IA baseados em agentes em ambientes de produção.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Definir modelos de governança e políticas para implantações seguras de IA agênctica.
• Projetar fluxos de identidade e autenticação não humanos para agentes com acesso de menor privilégio.
• Implementar controles de acesso, trilhas de auditoria e observabilidade adaptados a agentes autônomos.
• Planejar e executar exercícios de red-teaming para descobrir usos indevidos, caminhos de escalada e riscos de exfiltração de dados.
• Mitigar ameaças comuns aos sistemas agênticos por meio de políticas, controles de engenharia e monitoramento.

Formato do Curso

• Palestras interativas e oficinas de modelagem de ameaças.
• Laboratórios práticos: provisionamento de identidade, aplicação de políticas e simulação de adversários.
• Exercícios de red-teaming/blue-teaming e avaliação final do curso.

Opções de Personalização do Curso

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