A IA Generativa está transformando a forma como as organizações criam conteúdo, automatizam processos, apoiam a tomada de decisões e entregam serviços digitais. No entanto, esses sistemas também introduzem novos riscos de cibersegurança, incluindo injeção de prompt, vazamento de dados, ataques adversários, manipulação de modelos, integrações inseguras e acesso não autorizado. Este curso fornece uma introdução estruturada e prática para proteger sistemas de IA Generativa ao longo de todo o seu ciclo de vida.
Você começará explorando os conceitos fundamentais da cibersegurança GenAI e examinando os vetores de ameaça mais importantes que afetam modelos de IA, aplicativos, pipelines de dados, APIs e infraestrutura de suporte. O curso explica técnicas de aprendizado de máquina adversário e demonstra como os atacantes podem tentar influenciar o comportamento do modelo, comprometer dados de treinamento, extrair informações sensíveis ou explorar fraquezas em aplicativos habilitados para IA.
Em seguida, você examinará firewalls de IA e aprenderá como eles podem monitorar, filtrar e controlar interações com sistemas de IA Generativa. O curso aborda o propósito, a arquitetura e a operação dos firewalls de IA, seguido de considerações práticas de implementação e estudos de caso do mundo real.
Uma seção dedicada introduz o Gerenciamento de Postura de Segurança de IA. Você aprenderá como as soluções de AI-SPM ajudam as organizações a identificar vulnerabilidades, monitorar ativos de IA, avaliar configurações, gerenciar riscos e manter a visibilidade em ambientes complexos de GenAI. Você também explorará as tecnologias que suportam programas modernos de segurança de IA.
O curso examina estratégias defensivas avançadas, incluindo arquitetura Zero Trust, análise comportamental e resposta a incidentes alimentada por IA. Você aprenderá como aplicar verificação de identidade, acesso de mínimo privilégio, monitoramento contínuo, detecção de anomalias e técnicas de resposta automatizada para proteger modelos GenAI, usuários, dados e infraestrutura.
O desenvolvimento seguro é outro foco principal. Você aprenderá como projetar aplicativos GenAI mais seguros, aplicar práticas de codificação segura, proteger pipelines de dados e integrar controles de cibersegurança ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento de IA. Considerações éticas como privacidade, justiça, transparência, uso responsável e responsabilidade também são abordadas.
As seções finais cobrem o panorama regulatório e de conformidade em torno da IA Generativa. Você explorará regulamentos de segurança de IA, requisitos de conformidade, práticas de auditoria e métodos para demonstrar que controles apropriados estão operando.
