Cursos de AI Security em Natal

AAISM é um framework avançado para avaliação, governança e gestão de riscos de segurança em sistemas de inteligência artificial.

Este treinamento presencial conduzido por instrutores (online ou no local) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam implementar controles de segurança eficazes e práticas de governança para ambientes de IA empresariais.

Ao final deste programa, os participantes estarão preparados para:

• Avaliar riscos de segurança em IA usando metodologias reconhecidas pela indústria.
• Implementar modelos de governança para implantação responsável de IA.
• Alinhar políticas de segurança em IA com os objetivos organizacionais e as expectativas regulatórias.
• Aumentar a resiliência e a responsabilidade nas operações impulsionadas por IA.

Formato do Curso

• Palestras facilitadas com análise de especialistas.
• Oficinas práticas e atividades baseadas em avaliação.
• Exercícios aplicados usando cenários de governança de IA do mundo real.

Opções de Personalização do Curso

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

Este treinamento presencial, conduzido por instrutor em Natal (online ou no local), destina-se a profissionais de TI de nível iniciante a intermediário que desejam entender e implementar AI TRiSM em suas organizações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este curso aborda governança, gestão de identidade e testes adversos para sistemas de AI agente, focando em padrões de implantação seguros para empresas e técnicas práticas de testes adversos.

Esta formação conduzida por instrutores (online ou presencial) é voltada para profissionais avançados que desejam projetar, proteger e avaliar sistemas de AI baseados em agentes em ambientes de produção.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Definir modelos e políticas de governança para implantações seguras de AI agente.
• Projetar fluxos de identidade e autenticação não-humanos para agentes com acesso de privilégio mínimo.
• Implementar controles de acesso, rastreamento de auditoria e observabilidade adaptados a agentes autônomos.
• Planejar e executar exercícios de red-team para descobrir abusos, caminhos de escalada e riscos de exfiltração de dados.
• Mitigar ameaças comuns a sistemas de AI agente através de políticas, controles de engenharia e monitoramento.

Formato do Curso

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

Opções de Customização do Curso

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

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, em Natal (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA e cibersegurança de nível intermediário que desejam compreender e abordar as 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 que visam sistemas de IA e os métodos para se defender contra eles.
• Implementar técnicas de endurecimento de modelos para proteger pipelines de aprendizado de máquina.
• Garantir a segurança e a integridade dos dados em modelos de aprendizado de máquina.
• Navegar pelos requisitos de conformidade regulatória relacionados à segurança de IA.

Este treinamento conduzido por instrutores (online ou presencial) em Natal é destinado a profissionais de segurança e especialistas em ML de nível avançado que desejam simular ataques a sistemas de IA, descobrir vulnerabilidades e aumentar a robustez dos modelos de IA implantados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

TinyML é uma abordagem para implantar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos com baixa potência e recursos limitados, operando na borda da rede.

Este treinamento presencial (online ou no local) conduzido por instrutores é voltado para profissionais avançados que desejam proteger pipelines TinyML e implementar técnicas de privacidade em aplicações de IA na borda.

Ao final deste curso, os participantes serão capazes de:

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

Formato do Curso

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

Opções de Customização do Curso

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (online ou presencial) é voltado para engenheiros e profissionais de segurança de nível intermediário que desejam proteger modelos de IA implantados na borda contra ameaças como manipulação, vazamento de dados, entradas adversárias 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 à manipulação e inferência criptografada.
• Fortalecer modelos implantados na borda e proteger pipelines de dados.
• Implementar estratégias de mitigação de ameaças específicas para sistemas embutidos e restritos.

Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor em Natal (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível avançado que desejam implementar e avaliar técnicas como aprendizado federado, computação multiparte segura, criptografia homomórfica e privacidade diferencial em pipelines de machine learning do mundo real.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e comparar técnicas-chave de preservação de privacidade em ML.
• Implementar sistemas de aprendizado federado usando frameworks open-source.
• 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.

A Inteligência Artificial (IA) introduz novas dimensões de risco operacional, desafios de governança e exposição à cibersegurança para agências e departamentos governamentais.

Este treinamento presencial conduzido por instrutor (online ou no local) é voltado para profissionais de TI e riscos do setor público com experiência limitada em IA, que desejam entender como avaliar, monitorar e proteger sistemas de IA dentro de um contexto governamental ou regulatório.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Interpretar conceitos-chave de risco relacionados a sistemas de IA, incluindo vieses, imprevisibilidade e desvio do modelo.
• Aplicar frameworks específicos de governança e auditoria de IA, como o NIST AI RMF e o ISO/IEC 42001.
• Reconhecer ameaças cibernéticas que visam modelos de IA e pipelines de dados.
• Estabelecer planos de gerenciamento de riscos interdepartamentais e alinhamento de políticas para a implantação de IA.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão de casos de uso no 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 Customização do Curso

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

Este treinamento presencial ministrado por instrutor em Natal (online ou no local) é voltado para líderes empresariais de nível intermediário que desejam entender como governar e garantir a segurança dos sistemas de IA de forma responsável, em conformidade com quadros emergentes globais, como o Regulamento AI da UE, o GDPR, a ISO/IEC 42001 e a Ordem Executiva sobre IA dos EUA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os riscos legais, éticos e regulatórios do uso da IA em diferentes departamentos.
• Interpretar e aplicar os principais quadros de governança de IA (Regulamento AI 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 terceirizados e internos.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Natal (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores, arquitetos e gerentes de produtos com nível intermediário a avançado de IA que desejam identificar e mitigar riscos associados a aplicações baseadas em LLMs, incluindo injeção de prompt, vazamento de dados e saída não filtrada, enquanto incorporam controles de segurança como validação de entrada, supervisão humana no loop e barreiras de saída.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as vulnerabilidades principais dos sistemas baseados em LLMs.
• Aplicar princípios de design seguro à arquitetura de aplicativos LLM.
• Usar ferramentas como Guardrails AI e LangChain para validação, filtragem e segurança.
• Incorporar técnicas como sandboxing, red teaming e revisão humana no loop em pipelines de produção.

Este treinamento presencial, liderado por instrutor (online ou no local), é destinado a profissionais intermediários de aprendizado de máquina e cibersegurança que desejam entender e mitigar ameaças emergentes contra modelos de IA, utilizando tanto estruturas conceituais quanto defesas práticas como treinamento robusto e privacidade diferencial.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Identificar e classificar ameaças específicas à IA, como ataques adversários, inversão e envenenamento.
• Usar 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.
• Desenvolver estratégias de avaliação ameaça-aware em ambientes de produção.

Este treinamento presencial conduzido por instrutor em Natal (online ou no local) é direcionado a profissionais iniciantes de segurança da informação, risco e conformidade que desejam entender conceitos fundamentais de segurança em IA, vetores de ameaça e frameworks globais como o NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os riscos de segurança únicos introduzidos pelos sistemas de IA.
• Identificar vetores de ameaça, como ataques adversários, envenenamento de dados e inversão de modelo.
• Aplicar modelos fundamentais de governança, como o Framework de Gestão de Riscos em IA do NIST.
• Alinhar o uso da IA com normas emergentes, diretrizes de conformidade e princípios éticos.

Com base nas últimas diretrizes do projeto OWASP GenAI Security, os participantes aprenderão a identificar, avaliar e mitigar ameaças específicas à IA por meio de exercícios práticos e cenários do mundo real.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em <local> (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 cargas de trabalho de IA que funcionam inteiramente no ambiente local.