A certificação AI+ Security Level 1™ foi desenvolvida para capacitar profissionais a integrar a Inteligência Artificial em práticas de cibersegurança, de forma estruturada, prática e alinhada com os desafios atuais das organizações. O foco está na utilização da IA para reforçar mecanismos de defesa, automatizar processos de segurança e responder de forma mais eficaz a ameaças digitais cada vez mais sofisticadas.
Ao longo do percurso, os participantes exploram a interseção entre cibersegurança e IA, incluindo fundamentos de redes, sistemas operativos, ameaças e vulnerabilidades, bem como aplicações de machine learning para deteção de anomalias, análise de ameaças e resposta a incidentes. São também abordados temas como automação com Python, compliance e proteção de dados, proporcionando uma base sólida para atuar em contextos de segurança orientados por IA.
A componente prática assume um papel central, com laboratórios, exercícios e um capstone project que permitem aplicar técnicas de IA a cenários reais de cibersegurança, reforçando competências na prevenção, deteção e mitigação de riscos.
Em parceria com a Rumos, Platinum Gold Partner.
Objetivos
- Compreender os fundamentos da cibersegurança e da sua integração com IA;
- Aplicar técnicas de machine learning para deteção de ameaças e anomalias;
- Utilizar Python para automação de processos de segurança;
- Identificar vulnerabilidades e aplicar estratégias de mitigação;
- Implementar processos de resposta a incidentes com apoio de IA;
- Utilizar ferramentas open source para análise e monitorização de segurança;
- Reforçar a proteção de sistemas, redes e dados em ambientes digitais
Destinatários
- Profissionais de cibersegurança e segurança da informação;
- Administradores de sistemas e redes;
- Profissionais de IT interessados em segurança com apoio de IA;
- Analistas de segurança e threat intelligence;
- Profissionais que pretendam iniciar ou evoluir na área de AI security
Condições
Detalhes do exame
- Duração: 90 minutos;
- Pontuação mínima de aprovação: 70% (35/50);
- Formato: 50 questões de escolha múltipla;
- Realização online, através de plataforma com proctoring e possibilidade de nova tentativa.
Pré-Requisitos
- Conhecimentos básicos de cibersegurança (ex.: CIA triad, ameaças comuns);
- Familiaridade com conceitos de redes e sistemas operativos;
- Noções básicas de programação (preferencialmente Python) são recomendadas;
- Conhecimentos introdutórios de machine learning são benéficos, mas não obrigatórios.
Metodologia
A formação decorre em formato e-learning, com aproximadamente 40 horas de conteúdos on-demand, incluindo vídeos, e-book, podcasts e atividades práticas interativas. A aprendizagem pode ser realizada em qualquer momento e a partir de qualquer lugar, com quizzes modulares para acompanhar o progresso.
Programa
- Course Introduction
- Introduction to Cybersecurity
- Operating System Fundamentals
- Networking Fundamentals
- Threats, Vulnerabilities, and Exploits
- Understanding of AI and ML
- Python Programming Fundamentals
- Applications of AI in Cybersecurity
- Incident Response and Disaster Recovery
- Open Source Security Tools
- Securing the Future
- Capstone Project
- Optional Module: AI Agents for Security Level 1
Course Introduction
Introduction to Cybersecurity
- Definition and Scope of Cybersecurity
- Key Cybersecurity Concepts
- CIA Triad (Confidentiality, Integrity, Availability)
- Cybersecurity Frameworks and Standards
- Cyber Security Laws and Regulations
- Importance of Cybersecurity in Modern Enterprises
Operating System Fundamentals
- Core OS Functions
- User Accounts and Privileges
- Access Control Mechanisms
- OS Security Features and Configurations
- Hardening OS Security
- Virtualization and Containerization Security
- Secure Boot and Remote Access
- OS Vulnerabilities and Mitigations
Networking Fundamentals
- Network Topologies and Protocols
- Network Devices and Roles
- Network Security Devices
- Network Segmentation and Zoning
- Wireless Network Security
- VPN Technologies
- Network Address Translation
- Network Troubleshooting
Threats, Vulnerabilities, and Exploits
- Types of Threat Actors
- Threat Hunting Methodologies using AI
- AI Tools for Threat Hunting
- Open-Source Intelligence Techniques
- Vulnerability Identification
- SDLC and Security Integration
- Zero-Day Attacks and Patch Management
- Vulnerability Scanning Techniques
- Exploiting Vulnerabilities
Understanding of AI and ML
- Introduction to AI
- Types and Applications of AI
- Risk Identification and Mitigation
- Building Resilient Security Systems
- Machine Learning in Cybersecurity
- Threat Intelligence Concepts
Python Programming Fundamentals
- Introduction to Python
- Python Libraries
- Python for Cybersecurity
- Automation Scripts
- Data Analysis and Manipulation
- Developing Security Tools
Applications of AI in Cybersecurity
- Machine Learning Applications
- Anomaly Detection and Behaviour Analysis
- Email Threat Detection
- Phishing Detection
- Malware Detection
- User Authentication with AI
- Penetration Testing with AI
Incident Response and Disaster Recovery
- Incident Response Lifecycle
- Detection and Analysis
- Containment and Recovery
- Digital Forensics
- Disaster Recovery Planning
- Legal and Regulatory Considerations
Open Source Security Tools
- Overview of Open Source Tools
- Implementation in Organizations
- SIEM Tools
- Network Security Scanning
- Forensics Tools
Securing the Future
- Emerging Threats and Trends
- AI and ML in Cybersecurity
- IoT and Cloud Security
- Cryptography
- Security Awareness and Training
- Continuous Monitoring
Capstone Project
- AI in Cybersecurity Use Cases
- Practical Implementation
- Presentation of Results
