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Programa do Curso
Dia 1 — Aprofundamento em Segurança de IA com Agentes
Sessão 1 — 09:30 às 10:50 · Revisão e Injeção de Prompt em Profundidade
- Revisão rápida da OWASP LLM Top 10 (2025) — baseline acordada
- Injeção avançada de prompts: injeção indireta, manipulação multi-turno, injeção cross-modal
- Técnicas de jailbreak e taxonomias defensivas
- Vazamento do prompt do sistema e padrões de extração de informação
- Poll interativo via Slido: "Qual é a ferramenta mais sensível à qual seus agentes têm acesso hoje?"
Intervalo — 10:50 às 11:10
Sessão 2 — 11:10 às 12:30 · Protegendo Pipelines de IA — Dados, Modelos e RAG
- Integridade dos dados de treinamento: envenenamento, backdoors e proveniência
- Riscos na cadeia de suprimentos de modelos: pipelines de fine-tuning, modelos adaptadores e higiene de repositórios
- Superfícies de ataque específicas do RAG: envenenamento de armazenamento vetorial, manipulação de contexto, ataques de recuperação
- Segurança de embeddings: o que os embeddings vazam e como protegê-los
- Laboratório prático (~30 minutos): Os participantes envenenam um pequeno corpus RAG e depois o defendem. Exercício em pares seguido de debriefing em grupo.
Almoço — 12:30 às 13:20
Sessão 3 — 13:20 às 14:40 · OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) — Parte 1
- Manipulação de objetivos do agente e subversão de objetivos
- Abuso de permissões de uso de ferramentas e escalada de privilégios via cadeias de ferramentas
- Manipulação de memória: ataques a memória persistente, episódica e compartilhada
- Explorações de planejamento e raciocínio
- Identidade e autenticação em sistemas de agentes
- Demonstração rápida ao vivo: Um ataque de manipulação de objetivos contra um agente de planejamento simples
Intervalo — 14:40 às 15:00
Sessão 4 — 15:00 às 16:30 · OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) — Parte 2 + Segurança MCP
- Arquitetura do MCP (Model Context Protocol) e limites de confiança
- Segurança de servidores MCP: autenticação, escopo de ferramentas e modelos de permissão
- Ataques em fluxos de trabalho multi-etapas: encadeamento, execução indireta, falhas em cascata
- Comunicação cross-agent e confiança
- Observabilidade de agentes e prontidão forense
- Fechamento do Dia 1: cada participante identifica um risco crítico de agentes na sua própria pilha tecnológica
- Perguntas e respostas
Dia 2 — Red Teaming, Arquitetura e Resposta a Incidentes
Sessão 1 — 09:30 às 10:50 · Red Teaming de IA — Metodologia
- O que é red teaming de IA (e o que não é) — distinção do pentesting tradicional
- Frameworks de red teaming: MITRE ATLAS, mapeamento da OWASP Agentic Top 10, NIST AI RMF
- Delimitação de um compromisso de red team para um sistema LLM ou agente
- Técnicas manuais: ataques de engenharia de prompts, bibliotecas de jailbreak, sequestro de objetivos
- Panorama de ferramentas automatizadas: Garak, PyRIT, Promptfoo, harnesses personalizados
- Ética, segurança e divulgação responsável de vulnerabilidades de IA
Intervalo — 10:50 às 11:10
Sessão 2 — 11:10 às 12:30 · Laboratório Prático de Red Teaming
- Laboratório prático prolongado (~60 minutos): Os participantes trabalham em pares contra um alvo preparado — uma aplicação com agentes multi-etapa que possui pelo menos três vulnerabilidades conhecidas. Cada par produz um relatório curto de red team, incluindo caminho do ataque, avaliação de impacto e mitigações recomendadas.
- Compartilhamento em grupo e debriefing coletivo
Almoço — 12:30 às 13:20
Sessão 3 — 13:20 às 14:40 · Padrões de Arquitetura Segura para IA com Agentes no Governo
- Defesa em profundidade para sistemas de agentes: isolamento, sandboxing e redução da área de impacto
- Criação de catálogos de ferramentas seguros: allow-listing, validação de parâmetros, inspeção de saída
- Padrões com humano no loop e quando exigir confirmação
- Limites de dados sensíveis: onde os dados PII e OFFICIAL-SENSITIVE podem e não podem fluir
- Alinhamento com os Princípios de IA do Reino Unido, NIST AI RMF e controles ISO/IEC 42001
- Caso de estudo arquitetural: um walkthrough realista de um serviço governamental com agentes
Intervalo — 14:40 às 15:00
Sessão 4 — 15:00 às 16:30 · Resposta a Incidentes, Construção do Manual e Encerramento
- Classes de incidentes específicos de IA: escalada por injeção de prompts, uso indevido de ferramentas, exfiltração de dados via agentes, incidentes de mau comportamento do modelo
- Sinais de detecção e padrões de log para sistemas de agentes
- Estrutura do manual de resposta: contenção, erradicação, recuperação e lições aprendidas
- Exercício final (~45 minutos): Os participantes constroem um manual de segurança de agente de uma página para um serviço representativo do seu próprio domínio
- Planejamento de implementação: ações em 30, 60 e 90 dias
- Recursos, leituras complementares e próximos passos
- Perguntas e respostas e encerramento do curso
Requisitos
- Domínio de pelo menos uma linguagem de programação moderna (Python fortemente recomendado para os laboratórios)
- Conclusão prévia do curso AI Security Fundamentals for Developers ou conhecimento equivalente da OWASP Top 10 for LLM Applications (2025)
- Familiaridade com APIs REST, conceitos básicos de containerização e práticas gerais de desenvolvimento seguro
- Experiência com pelo menos uma API de LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Azure OpenAI ou similar) é útil, mas não essencial
Público-Alvo
- Engenheiros de software e engenheiros de IA/ML que constroem sistemas de IA com agentes ou uso de ferramentas
- Engenheiros de segurança e champions de segurança que trabalham com produtos habilitados para IA
- Engenheiros de plataforma e DevOps responsáveis pela infraestrutura de LLM e agentes
- Líderes técnicos e arquitetos projetando serviços governamentais baseados em IA
- Aqueles que concluíram o curso AI Security Fundamentals for Developers ou possuem experiência equivalente
14 Horas
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