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Programa do Curso
Fundamentos da Segurança do Gemini 3
- Como o Gemini 3 melhora a segurança e a confiabilidade
- Entendendo mecanismos de redução de vulnerabilidades
- Visão geral das categorias de ameaças para sistemas AI
Princípios de Governança e Alinhamento com Políticas
- Mapeando políticas organizacionais para o uso de IA
- Configurando o Gemini 3 para ambientes regulados
- Fluxos de trabalho de governança para supervisão contínua
Defesa contra Injeção de Prompt
- Tipos de ataques baseados em prompt
- Construindo estruturas de prompt resistentes
- Avaliando e testando superfícies de vulnerabilidade
Tratamento Responsável de Dados
- Gerenciando dados sensíveis ou de alto risco
- Garantindo o uso ético de conjuntos de dados
- Mitigando vazamentos e riscos de confidencialidade
Auditoria e Monitoramento do Comportamento AI
- Configurando pipelines de monitoramento de comportamento
- Identificando saídas anômalas
- Rastreamentos de auditoria para garantir a conformidade
Avaliação de Riscos e Planejamento de Cenários
- Avaliando riscos para operações assistidas por IA
- Projetando estratégias de mitigação
- Simulando cenários adversos para preparação
Estratégias de Implantação Segura
- Configurando limites de implantação
- Integrando o Gemini 3 com infraestrutura segura
- Aproveitando padrões arquitetônicos de privilégios mínimos
Preparação Organizacional e Melhores Práticas
- Construindo processos de segurança AI interfuncionais
- Garantindo a prontidão e capacidade dos funcionários
- Estratégias de maturidade de governança a longo prazo
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos da cibersegurança
- Experiência com sistemas baseados em IA ou ML
- Familiaridade com fluxos de trabalho de governança ou conformidade
Público-Alvo
- Engenheiros de segurança
- Equipes de conformidade
- Profissionais de ética em IA
14 Horas
Declaração de Clientes (1)
Fluxo, vibração e tópico na apresentação
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Máquina Traduzida