Profissional de Cibersegurança com IA: Detecção de Ameaças e Proteção Automatizada – 96h

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Sobre o curso

Módulo 1: Fundamentos de IA para Cibersegurança
  • Conceitos: Machine Learning, Deep Learning, LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Porte) e SLMs.
  • Prática/Ferramentas: Criação de fluxos automatizados de resposta e integração de APIs utilizando ferramentas como o N8N combinadas com modelos de IA.
Módulo 2: AI-SOC e Automação de Defesa
  • Conceitos: Evolução dos Centros de Operações de Segurança (SOC), integração de SIEM e SOAR com IA para triagem automática de alertas e orquestração de respostas.
  • Prática/Ferramentas: Implementação de frameworks de código aberto (Wazuh para SIEM, TheHive e Cortex para SOAR) e exploração de assistentes como Microsoft Security Copilot e Elastic AI Assistant.
Módulo 3: Inteligência de Ameaças (Threat Intelligence)
  • Conceitos: Coleta de dados, análise de indicadores de comprometimento (IOCs) e proteção de aplicações em tempo real.
  • Prática/Ferramentas: Uso da plataforma MISP para compartilhamento de inteligência, Aikido Security para proteção e varredura de código (SAST/DAST), e CrowdStrike Falcon/Charlotte AI para detecção avançada em endpoints.
Módulo 4: Segurança Ofensiva e Defesa de Modelos de IA
  • Conceitos: Hacking ético com IA, Prompt Injection e proteção de dados de treinamento contra envenenamento (Data Poisoning).
  • Prática/Ferramentas: Exercícios de Red Teaming para testar vulnerabilidades em IA e aplicação prática de Guardrails para filtrar e proteger entradas e saídas de prompts.
Módulo 5: Governança, Riscos e Conformidade (GRC)
  • Conceitos: Frameworks de risco, arquitetura Zero Trust (Confiança Zero) e conformidade com leis como a LGPD.
  • Prática/Ferramentas: Aplicação do framework NIST AI RMF para mapear e mitigar riscos em IA generativa e o uso de ferramentas de auditoria contínua

Classificações e revisões de estudantes

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