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Programa do Curso
Introdução ao Modelagem de Ameaças em IA
- O que torna os sistemas de IA vulneráveis?
- Superfície de ataque da IA vs sistemas tradicionais
- Principais vetores de ataque: camadas de dados, modelo, saída e interface
Ataques Adversariais em Modelos de IA
- Compreendendo exemplos adversários e técnicas de perturbação
- Ataques white-box vs black-box
- Métodos FGSM, PGD e DeepFool
- Visualizando e criando exemplos adversários
Inversão de Modelo e Fuga de Privacidade
- Inferindo dados de treinamento a partir da saída do modelo
- Ataques de inferência de associação
- Riscos de privacidade em modelos de classificação e geração
Contaminação de Dados e Injeções de Trampas
- Como dados contaminados influenciam o comportamento do modelo
- Trampas baseadas em gatilhos e ataques Trojans
- Estratégias de detecção e sanitização
Robustez e Técnicas Defensivas
- Treinamento adversarial e aumento de dados
- Mascaramento de gradiente e pré-processamento de entrada
- Suavização do modelo e técnicas de regularização
Defesas Preservadoras de Privacidade em IA
- Introdução à privacidade diferencial
- Injeção de ruído e orçamentos de privacidade
- Aprendizado federado e agregação segura
AI Security na Prática
- Avaliação e implantação de modelos conscientes de ameaças
- Utilizando ART (Adversarial Robustness Toolbox) em configurações aplicadas
- Estudos de caso da indústria: roubos reais e mitigações
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e treinamento de modelos
- Experiência com Python e quadros de ML comuns como PyTorch ou TensorFlow
- Familiaridade com conceitos básicos de segurança ou modelagem de ameaças é útil
Público-alvo
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Analistas de cibersegurança
- Pesquisadores em IA e equipes de validação de modelos
14 Horas