Início

Ataques Adversariais e Ciberseguranca em Modelos de Machine Learning de IA
Cybersecurity Inteligência Artificial Machine Learning

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.

CONSULTE MAIS INFORMAÇÃO

O Risco de Vazamento de Dados Sensiveis em LLMs
Cybersecurity Large Language Models (LLMs)

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.

CONSULTE MAIS INFORMAÇÃO

© 2025 Data Science Academy