Cursos de Segurança em IA em Matosinhos

Este treinamento presencial, conduzido por instrutor em Matosinhos (online ou no local), destina-se a profissionais de TI de nível iniciante a intermediário que desejam entender e implementar AI TRiSM em suas organizações.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutores, em Matosinhos abrange a governança, a gestão de identidade e o red-teaming para sistemas de IA agêntica. Profissionais avançados projetarão implantações seguras, implementarão acesso com privilégios mínimos e executarão testes adversariais para mitigar ameaças do mundo real em ambientes de produção.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, em Matosinhos (online ou presencial), destina-se a profissionais de IA e cibersegurança de nível intermediário que desejam compreender e abordar as vulnerabilidades de segurança específicas de modelos e sistemas de IA, especialmente em indústrias altamente regulamentadas, como finanças, governança de dados e consultoria.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os tipos de ataques adversariais que visam sistemas de IA e os métodos para se defender contra eles.
• Implementar técnicas de endurecimento de modelos para proteger pipelines de aprendizado de máquina.
• Garantir a segurança e a integridade dos dados em modelos de aprendizado de máquina.
• Navegar pelos requisitos de conformidade regulatória relacionados à segurança de IA.

Este treinamento conduzido por instrutores (online ou presencial) em Matosinhos é destinado a profissionais de segurança e especialistas em ML de nível avançado que desejam simular ataques a sistemas de IA, descobrir vulnerabilidades e aumentar a robustez dos modelos de IA implantados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Simular ameaças do mundo real em modelos de aprendizado de máquina.
• Gerar exemplos adversários para testar a robustez dos modelos.
• Avaliar a superfície de ataque de APIs e pipelines de IA.
• Desenvolver estratégias de red teaming para ambientes de implantação de IA.

Este treinamento ao vivo em Matosinhos capacita profissionais avançados a proteger pipelines TinyML em dispositivos de borda. Você aprenderá a implementar técnicas de preservação de privacidade, fortalecer modelos contra ameaças adversariais e aplicar melhores práticas para o manuseio seguro de dados em ambientes restritos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Matosinhos (online ou presencial) é voltado para engenheiros e profissionais de segurança de nível intermediário que desejam proteger modelos de IA implantados na borda contra ameaças como manipulação, vazamento de dados, entradas adversárias e ataques físicos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Identificar e avaliar riscos de segurança em implantações de IA na borda.
• Aplicar técnicas de resistência à manipulação e inferência criptografada.
• Fortalecer modelos implantados na borda e proteger pipelines de dados.
• Implementar estratégias de mitigação de ameaças específicas para sistemas embutidos e restritos.

Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor em Matosinhos (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível avançado que desejam implementar e avaliar técnicas como aprendizado federado, computação multiparte segura, criptografia homomórfica e privacidade diferencial em pipelines de machine learning do mundo real.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e comparar técnicas-chave de preservação de privacidade em ML.
• Implementar sistemas de aprendizado federado usando frameworks open-source.
• Aplicar a privacidade diferencial para compartilhamento seguro de dados e treinamento de modelos.
• Utilizar técnicas de criptografia e computação segura para proteger as entradas e saídas dos modelos.

Este treinamento presencial ministrado por instrutor em Matosinhos (online ou no local) é voltado para líderes empresariais de nível intermediário que desejam entender como governar e garantir a segurança dos sistemas de IA de forma responsável, em conformidade com quadros emergentes globais, como o Regulamento AI da UE, o GDPR, a ISO/IEC 42001 e a Ordem Executiva sobre IA dos EUA.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Esta formação ao vivo, lecionada por instrutores, em Matosinhos (online ou presencial), destina-se a programadores de IA, arquitetos e gestores de produto de nível intermediário a avançado que desejam identificar e mitigar os riscos associados às aplicações alimentadas por LLM, incluindo injeção de prompts, vazamento de dados e saídas não filtradas, ao mesmo tempo que incorporam controlos de segurança como validação de entrada, supervisão com intervenção humana e direcionadores de saída (output guardrails).

A conclusão desta formação permitirá aos participantes:

• Compreender as vulnerabilidades essenciais 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, avaliação por equipas de ataque (red teaming) e revisão com intervenção humana em pipelines de nível de produção.

Este treinamento presencial, liderado por instrutor (online ou no local), é destinado a profissionais intermediários de aprendizado de máquina e cibersegurança que desejam entender e mitigar ameaças emergentes contra modelos de IA, utilizando tanto estruturas conceituais quanto defesas práticas como treinamento robusto e privacidade diferencial.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Identificar e classificar ameaças específicas à IA, como ataques adversários, inversão e envenenamento.
• Usar ferramentas como a Adversarial Robustness Toolbox (ART) para simular ataques e testar modelos.
• Aplicar defesas práticas, incluindo treinamento adversário, injeção de ruído e técnicas que preservam a privacidade.
• Desenvolver estratégias de avaliação ameaça-aware em ambientes de produção.

Este treinamento presencial conduzido por instrutor em Matosinhos (online ou no local) é direcionado a profissionais iniciantes de segurança da informação, risco e conformidade que desejam entender conceitos fundamentais de segurança em IA, vetores de ameaça e frameworks globais como o NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os riscos de segurança únicos introduzidos pelos sistemas de IA.
• Identificar vetores de ameaça, como ataques adversários, envenenamento de dados e inversão de modelo.
• Aplicar modelos fundamentais de governança, como o Framework de Gestão de Riscos em IA do NIST.
• Alinhar o uso da IA com normas emergentes, diretrizes de conformidade e princípios éticos.

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

Este curso fornece uma introdução prática à segurança de aplicações modernas, APIs, copilotos e agentes autônomos alimentados por IA. Os participantes aprendem como a segurança de IA difere da segurança web tradicional, exploram ameaças comuns específicas de IA, como injeção de prompt, envenenamento de RAG e abuso de agentes, e entendem como proteger sistemas de IA usando defesas em camadas, incluindo WAFs, gateways de IA, segurança de API e guardrails. Por meio de laboratórios práticos e exemplos do mundo real, os alunos adquirem as habilidades para identificar padrões de ataque de IA, proteger aplicações baseadas em LLM e implantar defesas eficazes em runtime para ambientes de produção.

Este curso ensina desenvolvedores de software a construir aplicações de IA com segurança desde a concepção. Os participantes aprendem a proteger chatbots, copilots, pipelines de RAG e agentes de IA contra ameaças específicas da IA, como injeção de prompts, envenenamento de dados, abuso de ferramentas, vazamento de segredos e saída de modelo insegura. O curso abrange o design seguro de prompts, segurança em RAG, acesso de mínimo privilégio, guardrails e testes de red-team, ajudando os desenvolvedores a criar recursos de IA que são seguros, confiáveis e resilientes em ambientes do mundo real.

Este treinamento ao vivo com instrutor em Matosinhos (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de segurança e oficiais de conformidade que desejam endurecer as implantações do EXO, controlar o acesso aos modelos e governar cargas de trabalho de IA executadas inteiramente em ambientes on-premise.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Matosinhos (online ou presencial) é voltado para engenheiros de segurança e de ML que precisam identificar, testar e se defender contra ataques a modelos de ML e aplicações alimentadas por LLM.