Curso de Cibersegurança em Sistemas de IA

Visão Geral do Curso

Um curso prático de dois dias para engenheiros que já dominam os básicos da segurança de LLMs e que agora precisam de construir, testar e defender sistemas de IA agentic num contexto governamental. O curso combina uma abordagem aprofundada do OWASP Top 10 para Aplicações Agentic (2026) com red-teaming prático de IA, segurança RAG, segurança de servidores MCP (Model Context Protocol) e padrões de arquitetura segura para fluxos de trabalho de IA multi-etapas que utilizam ferramentas.

 Está desenhado para equipas de engenharia da i.AI, equipas de serviços digitais e equipas de plataforma departamentais que estão a passar de chatbots simples para sistemas de IA autónomos e semi-autónomos.

Até ao final do segundo dia, os participantes terão realizado exercícios de red-teaming em tempo real, construído uma arquitetura defensiva para um fluxo de trabalho agentic e saído com um playbook pronto para implementação no departamento.

Esta formação ao vivo, dirigida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a líderes empresariais de nível intermédio que desejam compreender como governar e garantir a segurança de sistemas de IA de forma responsável e em conformidade com os marcos globais emergentes, como o AI Act da UE, o RGPD, a ISO/IEC 42001 e a Ordem Executiva dos EUA sobre IA.

No final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os riscos legais, éticos e regulatórios do uso da IA em diferentes departamentos.
• Interpretar e aplicar os principais marcos de governança de IA (AI Act da UE, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Estabelecer políticas de segurança, auditoria e supervisão para a implementação de IA na empresa.
• Desenvolver diretrizes de contratação e utilização para sistemas de IA de terceiros e internos.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de segurança, analistas SOC e equipas de plataforma que desejam defender aplicações, APIs, copilotos e agentes autónomos de IA utilizando WAFs, gateways de IA, barreiras de segurança (guardrails), engenharia de deteção e defesa em tempo de execução em camadas.

Visão Geral do Curso

Um curso prático de um dia que oferece a engenheiros de software, desenvolvedores de plataforma e líderes técnicos uma base funcional em ameaças e mitigações de segurança específicas da IA. O foco está no OWASP Top 10 para Aplicações de Modelos de Linguagem de Grande Escala (2025) e nas considerações de segurança do dia a dia de que os desenvolvedores necessitam ao construir serviços governamentais impulsionados por IA.

Está desenhado como uma entrada acessível para equipas de engenharia que trabalham em i.AI, serviços digitais e funções de engenharia departamentais e que estão a integrar LLMs e recursos de IA no seu código atualmente.

No final do dia, os participantes saem com uma linha de base de segurança partilhada, um modelo de ameaças funcional para os seus próprios recursos de IA e uma lista priorizada de melhorias rápidas que podem aplicar na semana seguinte.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de TI com nível iniciante a intermédio que desejam compreender e implementar o AI TRiSM nas suas organizações.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor, em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, arquitetos e gestores de produto de nível intermédio a avançado que pretendam identificar e mitigar riscos associados a aplicações impulsionadas por LLM, incluindo injeção de prompts, fuga de dados e saídas não filtradas, ao mesmo tempo que incorporam controlos de segurança como validação de entrada, supervisão humana no circuito e barreiras de segurança para as saídas.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender as vulnerabilidades fundamentais dos sistemas baseados em LLM.
• Aplicar princípios de design seguro à arquitetura de aplicações LLM.
• Utilizar ferramentas como Guardrails AI e LangChain para validação, filtragem e segurança.
• Integrar técnicas como sandboxing, red teaming e revisão humana no circuito em pipelines de produção.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores e engenheiros de plataforma que desejam construir funcionalidades de IA que resistam à injeção de prompts, ao envenenamento de dados, ao abuso de ferramentas e à fuga de segredos, sendo seguras por design em vez de corrigidas a posteriori.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a gestores técnicos, arquitetos e engenheiros de segurança que desejam proteger a entrega de IA generativa e sistemas agentes, cobrindo modelação de ameaças, guardrails, permissões de agentes, segurança de pipelines e governança.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de segurança e oficiais de conformidade que pretendem reforçar as implementações do EXO, controlar o acesso a modelos e governar cargas de trabalho de IA que funcionam inteiramente em local próprio (on-premise).

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de segurança IT, gestão de riscos e conformidade em nível iniciante que pretendem compreender os conceitos fundamentais de segurança em IA, vetores de ameaça e quadros globais, como o NIST AI RMF e o ISO/IEC 42001.

Ao concluir esta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os riscos de segurança únicos introduzidos pelos sistemas de IA.
• Identificar vetores de ameaça, como ataques adversários, envenenamento de dados e inversão de modelos.
• Aplicar modelos de governança fundamentais, como o NIST AI Risk Management Framework.
• Alinhar o uso de IA com normas emergentes, diretrizes de conformidade e princípios éticos.

Esta formação ao vivo, conduzida por formador, em Portugal (online ou presencial), destina-se a engenheiros de segurança e de ML que precisam de identificar, testar e defender-se contra ataques a modelos ML e a aplicações baseadas em LLM.

Com base nas orientações mais recentes do Projeto OWASP GenAI Security, os participantes aprenderão a identificar, avaliar e mitigar ameaças específicas da IA através de exercícios práticos e cenários do mundo real.

Esta formação ao vivo, orientada por instrutores em Portugal (online ou presencial), destina-se a profissionais de nível avançado que pretendem implementar e avaliar técnicas como aprendizagem federada, computação segura multi-parte, criptografia homomórfica e privacidade diferencial em pipelines de aprendizagem de máquina do mundo real.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender e comparar as principais técnicas de preservação de privacidade em ML.
• Implementar sistemas de aprendizagem federada utilizando frameworks de código aberto.
• Aplicar a privacidade diferencial para partilha segura de dados e treino de modelos.
• Utilizar técnicas de criptografia e computação segura para proteger entradas e saídas de modelos.