Programa do Curso
Fundamentos: Modelos de Ameaças para IA Agêntica
- Tipos de ameaças agênticas: uso indevido, escalonamento, vazamento de dados e riscos da cadeia de suprimentos
- Perfis de adversários e capacidades de atacantes específicos para agentes autônomos
- Mapeamento de ativos, fronteiras de confiança e pontos críticos de controle para agentes
Governança, Política e Gestão de Riscos
- Frameworks de governança para sistemas agênticos (papéis, responsabilidades, pontos de aprovação)
- Design de políticas: uso aceitável, regras de escalonamento, tratamento de dados e auditoria
- Considerações de conformidade e coleta de evidências para auditorias
Identidade Não Humana & Autenticação para Agentes
- Design de identidades para agentes: contas de serviço, JWTs e credenciais de curta duração
- Padrões de acesso de privilégio mínimo e credenciamento just-in-time
- Ciclo de vida da identidade, rotação, delegação e estratégias de revogação
Controles de Acesso, Segredos e Proteção de Dados
- Modelos de controle de acesso granular e padrões baseados em capacidades para agentes
- Gerenciamento de segredos, criptografia em trânsito e em repouso, e minimização de dados
- Proteção de fontes de conhecimento sensíveis e PII contra acesso não autorizado por agentes
Observabilidade, Auditoria e Resposta a Incidentes
- Design de telemetria para o comportamento de agentes: rastreamento de intenção, logs de comandos e procedência
- Integração com SIEM, limiares de alerta e prontidão forense
- Runbooks e playbooks para incidentes relacionados a agentes e contenção
Red-Teaming de Sistemas Agênticos
- Planejamento de exercícios de red-team: escopo, regras de engajamento e failover seguro
- Técnicas adversariais: injeção de prompts, uso indevido de ferramentas, manipulação da cadeia de pensamento e abuso de API
- Execução de ataques controlados e medição da exposição e do impacto
Fortalecimento e Mitigações
- Controles de engenharia: limitação de respostas, bloqueio de capacidades e sandboxing
- Controles de política e orquestração: fluxos de aprovação, human-in-the-loop e ganchos de governança
- Defesas no nível do modelo e do prompt: validação de entrada, canonicização e filtros de saída
Operacionalizando Implantações Seguras de Agentes
- Padrões de implantação: staging, canary e rollout progressivo para agentes
- Controle de mudanças, pipelines de testes e verificações de segurança pré-implantação
- Governança multifuncional: playbooks de segurança, jurídico, produto e operações
Trabalho de Conclusão: Exercício Red-Team / Blue-Team
- Executar um ataque de red-team simulado contra um ambiente de agentes em sandbox
- Defender, detectar e remediar como equipe blue usando controles e telemetria
- Apresentar descobertas, plano de remediação e atualizações de política
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Sólida base em engenharia de segurança, administração de sistemas ou operações em nuvem
- Familiaridade com conceitos de IA/ML e o comportamento de grandes modelos de linguagem (LLMs)
- Experiência com gestão de identidades e acesso (IAM) e design seguro de sistemas
Público-Alvo
- Engenheiros de segurança e red-teamers
- Engenheiros de operações de IA e de plataformas
- Oficiais de conformidade e gestores de riscos
- Líderes de engenharia responsáveis por implantações de agentes
Treinamento Corporativo Personalizado
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- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (1)
inventariar e identificar as diferentes exposições a riscos dentro da IA
Gary Cook - Cybersecurity and Information Technology Risk Division
Curso - Introduction to AI Trust, Risk, and Security Management (AI TRiSM)
Máquina Traduzida