RAG Attack – Como a Maior Força da IA Se Tornou Uma Vulnerabilidade de Segurança
As organizações devem parar de tratar o RAG como um experimento de IA “plug-and-play” e começar a tratá-lo como o que ele é: Infraestrutura de dados de missão crítica.
Autor: Tiago Pereira
Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA – Parte V – Infraestruturas e Protocolos (LangChain, A2A, MCP, Temporal)
Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 5, com Infraestruturas e Protocolos (LangChain, A2A, MCP, Temporal).
5 Dicas Sobre Como Desenvolver Pensamento Crítico, Um dos Mais Importantes Skills em Data Science
Sendo o Pensamento Crítico uma das mais importantes habilidades em Ciência de Dados, como desenvolver essa habilidade? É o que vamos trazer agora nesse artigo com 5 dicas para você.
10 Bibliotecas Python Para Automação e Web Scraping
Aqui estão as 10 principais bibliotecas Python comumente usadas para automatizar processos de desktop e web scraping.
Guia de Criação de APIs Para o Deploy de Modelos de Machine Learning e IA
Este guia explora por que as APIs são essenciais para o deploy de modelos de IA, quais são as principais tecnologias envolvidas, as questões de segurança críticas e a sua vasta aplicabilidade em diferentes indústrias.
Ataques Adversariais e Cibersegurança em Modelos de Machine Learning de IA
Ataques adversariais, especificamente ataques de evasão, são uma técnica que visa enganar modelos de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) em produção (na fase de inferência). O ataque consiste em criar entradas maliciosas, chamadas “exemplos adversariais”, que são intencionalmente projetadas para causar uma classificação ou predição incorreta por parte do modelo. Este artigo vai ajudar a compreender o problema e os riscos.
Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA – Parte IV – Frameworks Guiados Por Paradigma
Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 4, com os frameworks guiados por paradigma. Temos 2 representantes principais nesta categoria: PydanticAI e Strand.
O Risco de Vazamento de Dados Sensíveis em LLMs
Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) impressionam por sua capacidade de gerar textos, códigos e até reflexões complexas, graças ao treinamento em vastas quantidades de dados da internet. No entanto, essa mesma habilidade traz riscos sérios: os modelos podem reproduzir informações reais e confidenciais, como chaves de API ou dados pessoais, fenômeno conhecido como Vazamento de Dados Sensíveis ou “Regurgitação de Dados”. Esse problema representa uma ameaça crítica à segurança e pode ter implicações legais, exigindo atenção e responsabilidade dos profissionais de IA.
Prompt Injection – A Falha de Segurança Fundamental em Aplicações de IA com LLMs
Se você está construindo ou usando aplicações baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como chatbots, Agentes de IA ou assistentes virtuais, existe uma vulnerabilidade que você precisa entender. Ela não é um bug de código tradicional, mas uma falha inerente ao design atual desses sistemas de IA. Seu nome é Prompt Injection (Injeção de Prompt).
A Ameaça Silenciosa – Como o “Data Poisoning” (Envenenamento de Dados) Pode Corromper a IA?
O data poisoning transforma a maior força de um LLM, sua capacidade de aprender com vastas quantidades de dados, em sua maior fraqueza. Não é apenas uma falha técnica; é uma vulnerabilidade de segurança fundamental que pode ser usada para sabotagem, espionagem e disseminação de desinformação. Preparamos um artigo completo explicando sobre o tema. Confira.
Trilha de Aprendizagem da Formação Cybersecurity & Data Protection Engineer 4.0
A Formação Cybersecurity & Data Protection Engineer 4.0 (FCDPE 4.0) foi desenvolvida para preparar uma nova geração de especialistas capazes de unir Cibersegurança, Inteligência Artificial e Engenharia de Dados em um mesmo ecossistema de proteção digital.
Modelos de Embeddings e Bancos de Dados Vetoriais Para Aplicações de IA Generativa
Este é um curso para profissionais que desejam dominar as tecnologias que estão por trás dos sistemas de busca inteligentes, chatbots corporativos e Agentes de IA com memória. É um curso que alia teoria e prática na medida certa e que ensina passo a passo como transformar dados de texto e imagem em vetores numéricos, armazená-los em bancos vetoriais e utilizá-los para construir aplicações reais de IA Generativa com Recuperação Aumentada por Geração (RAG).
Automação com IA e AgentOps em Cibersegurança e Proteção de Dados
Este é um treinamento para formar profissionais capazes de unir o poder da Inteligência Artificial Generativa à prática real da segurança cibernética. Em uma era onde o volume de incidentes, logs e vulnerabilidades cresce exponencialmente, este curso capacita o aluno a criar agentes inteligentes e autônomos que automatizam análises, fortalecem a conformidade e aceleram a resposta a ameaças. É um curso completo para quem deseja dominar o novo paradigma de Cybersecurity com IA aplicada, combinando Agentes de IA, RAG, LLMOps, AgentOps e automação operacional de segurança.
Engenharia de Alta Disponibilidade e Segurança de Dados
Este treinamento foi elaborado para formar profissionais capazes de projetar, implantar e proteger arquiteturas de dados resilientes, mesmo diante de falhas, ataques ou desastres. Trata-se de um programa avançado e prático que une fundamentos de resiliência, segurança corporativa e governança a tecnologias modernas como Data Lakehouse, AWS, MinIO, Apache Spark e LLMOps. Ideal para quem busca dominar o design de sistemas robustos, tolerantes a falhas e preparados para o futuro da IA e da Engenharia de Dados.
Cybersecurity Aplicada em Operações de Ataque e Defesa
Este curso ensina a pensar como um hacker ético, compreender as táticas adversariais e desenvolver estratégias de detecção, mitigação e resposta em ambientes corporativos complexos.