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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
 21 Horas

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