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Curso

Engenharia de software na era da IA:

segurança de aplicações com agentes, MCPs e código gerado por IA

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10h

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Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Identifique riscos e vulnerabilidades em bibliotecas, plugins e pacotes de terceiros usados com IA.
  • Analise vetores de ataque específicos à IA, como prompt injection, supply chain, typosquatting e directory traversal.
  • Entenda as estratégias de mitigação e governança apoiadas por referências como OWASP, Mitre e OWASP AI-SVS.
  • Aplique controles de gestão de segredos, tokens e práticas de secret scanning para reduzir exposições.
  • Entenda como utilizar proxies, guardrails e isolamento de execução para proteger LLMs e agentes autônomos.
  • Realize avaliações contínuas e automatizadas para detectar, priorizar e remediar vulnerabilidades em fluxos de IA.

Público alvo_

Desenvolvedores, engenheiros de segurança, líderes técnicos e profissionais de QA que adotam ou pretendem adotar IA e agentes no ciclo de desenvolvimento e precisam mitigar riscos associados a bibliotecas, modelos e pipelines de IA.

Ben-Hur Santos Ott

Ben-Hur Santos Ott

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Com mais de 10 anos na area de desenvolvimento de software, estive a frente de times de tecnologia no ponta a ponta de projetos. Como liderança técnica, passei por grandes clientes bancários e varejos.Hoje sou dedicado a área de desenvolvimento seguro, apoiando times, contribuindo para formações dos profissionais e implementando as práticas de segurança no desenvolvimento de sistemas corporativos.

Curso atualizado em 23/04/2026

Ementa

  1. Introdução à segurança de IA

    • Apresentação
    • Revisando conceitos pela lente de segurança
    • A tríade de segurança: confidencialidade, integridade e disponibilidade
    • Cuidados ao utilizar skill e mcp
    • Importância da segurança e governança no uso de IA
    • Gerenciamento de riscos em serviços financeiros digitais
    • Oasp e outras dicas de segurança
  2. Principais ataques em ambientes de agentes de IA

    • Analisando riscos em bibliotecas de terceiros e ataques de typosquatting
    • Riscos de segurança em plugins de IDE e execução de código malicioso
    • Riscos no uso de modelos personalizados e geração de código malicioso
  3. Explorando vulnerabilidades em MCPs e Skills

    • Entendendo riscos de segurança no uso de proxies e gateways de LLM
    • Riscos no uso de MCPs e manipulação de agentes
    • Riscos de segurança em skills e execução de instruções maliciosas
  4. Uso seguro de agent Skills

    • Explorando vulnerabilidades no vibe coding
    • Avaliando ameaças de supply chain e alucinações de dependências em IA
    • Implementando uma API de usuários e upload de imagem
  5. Segurança no código gerado por IA

    • Boas práticas de segurança em LLMs com scanning
    • Segurança de Skills com Snyk, Cisco AI Defense e VirusTotal
    • Práticas seguras em dependências com versionamento fixo
    • Execução de um agente de IA com restrições
    • Conclusão

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