Com este Programa avançado 100% online, você utilizará técnicas inovadoras de Inteligência Artificial para identificar e mitigar ataques digitais em tempo real”

De acordo com um novo relatório elaborado pela Organização das Nações Unidas, estima-se que os custos globais dos ciberataques atingirão 10,5 trilhões de dólares anuais no próximo ano. Este crescimento deve-se, em parte, à sofisticação dos métodos de ataque, que torna as técnicas tradicionais de detecção insuficientes. Nesse contexto, a Inteligência Artificial tornou-se uma ferramenta fundamental na prevenção de ameaças, permitindo que os sistemas identifiquem padrões anormais e respondam a incidentes em tempo real. Daí a importância de os profissionais desenvolverem competências avançadas para implementar sistemas inteligentes que melhorem a eficiência e a precisão da detecção de ameaças cibernéticas. 

Nesse cenário, a TECH apresenta um pioneiro Programa avançado de Análise e Detecção de Ameaças à Cibersegurança com Inteligência Artificial. Elaborado por referências neste setor, o plano de estudos aprofundará fatores que abrangem desde a avaliação de ameaças assistida por sistemas inteligentes ou a aplicação de modelos generativos na simulação de ataques até a criação de um sistema de defesa preditivo com suporte do ChatGPT. Dessa forma, os alunos obterão habilidades avançadas para projetar e implementar soluções de segurança cibernética baseadas em Inteligência Artificial, permitindo-lhes antecipar e neutralizar ameaças de maneira proativa. 

Por outro lado, este programa é 100% online,de fácil acesso a partir de qualquer dispositivo com conexão à internet e sem horários pré-determinados. Por outro lado, a TECH emprega seu método disruptivo de ensino, o Relearning, para que os especialistas aprofundem os conteúdos sem recorrer a técnicas que exijam um esforço extra, como a memorização.  Nesse sentido, os profissionais só precisam de um dispositivo eletrônico com acesso à Internet (como um celular, tablet ou computador) para acessar os materiais didáticos mais completos do mercado e desfrutar de uma experiência de primeira classe. 

Você projetará sistemas de detecção de intrusos baseados em Inteligência Artificial, otimizando a proteção de infraestruturas críticas”

Este Programa avançado de Análise e Detecção de Ameaças à Cibersegurança com Inteligência Artificial conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas com profundo conhecimento em Cibersegurança e Inteligência Artificial, que aplicam essas ferramentas para a detecção, prevenção e mitigação de ameaças cibernéticas em ambientes tecnológicos avançados 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras  
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você dominará algoritmos de Aprendizagem Automática para antecipar e neutralizar crimes informáticos”

O corpo docente deste curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você aplicará técnicas de análise de dados para identificar padrões e comportamentos anormais em redes de computadores"

Com o sistema Relearning, você não precisará investir muitas horas de estudo e se concentrará nos conceitos mais relevantes"

Os conteúdos didáticos que compõem este Programa avançado foram elaborados por especialistas reconhecidos no uso da Inteligência Artificial em Cibersegurança. Assim, o plano de estudos aprofundará questões que vão desde o uso do ChatGPT para análise de risco ou treinamento de algoritmos até técnicas sofisticadas de modelagem preditiva. Graças a isso, os alunos serão capazes de aplicar soluções avançadas de Inteligência Artificial para a detecção e mitigação de ameaças cibernéticas em tempo real. 

Você aprofundará seus conhecimentos sobre a criação de protocolos de resposta automatizados que permitem uma recuperação eficiente dos sistemas afetados por um ataque cibernético” 

Módulo 1. Cibersegurança e análise de ameaças modernas com ChatGPT

1.1. Introdução à Cibersegurança: ameaças atuais e o papel da Inteligência Artificial

1.1.1. Definição e conceitos básicos de cibersegurança
1.1.2. Tipos de ameaças cibernéticas modernas
1.1.3. Papel da Inteligência Artificial na evolução da Cibersegurança

1.2. Confidencialidade, integridade e disponibilidade (CIA) na era da Inteligência Artificial

1.2.1. Fundamentos do modelo CIA em cibersegurança
1.2.2. Princípios de segurança aplicados no contexto da Inteligência Artificial
1.2.3. Desafios e considerações da CIA em sistemas impulsionados pela Inteligência Artificia

1.3. Uso do ChatGPT para análise de riscos e cenários de ameaças

1.3.1. Fundamentos da análise de riscos em Cibersegurança
1.3.2. Capacidade do ChatGPT para identificar e avaliar cenários de ameaça
1.3.3. Benefícios e limitações da análise de riscos com Inteligência Artificial

1.4. ChatGPT na detecção de vulnerabilidades críticas

1.4.1. Princípios de detecção de vulnerabilidades em sistemas de informação
1.4.2. Funcionalidades do ChatGPT para auxiliar na detecção de vulnerabilidades
1.4.3. Considerações éticas e de segurança ao usar Inteligência Artificial na detecção de falhas

1.5. Análise de malware e ransomware assistida por Inteligência Artificial

1.5.1. Princípios básicos da análise de malware e ransomware
1.5.2. Técnicas de Inteligência Artificial aplicadas na identificação de código malicioso
1.5.3. Desafios técnicos e operacionais na análise de malware assistida por Inteligência Artificial

1.6. Identificação de ataques comuns com Inteligência Artificial: phishing, engenharia social e exploração

1.6.1. Classificação dos ataques: phishing, engenharia social e exploração
1.6.2. Técnicas de Inteligência Artificial para identificação e análise de ataques comuns
1.6.3. Dificuldades e limitações dos modelos de Inteligência Artificial na detecção de ataques

1.7. ChatGPT na capacitação e simulação de ameaças cibernéticas

1.7.1. Fundamentos da simulação de ameaças para formação em Cibersegurança
1.7.2. Capacidades do ChatGPT para projetar cenários de simulação
1.7.3. Benefícios da simulação de ameaças como ferramenta de capacitação

1.8. Políticas de segurança cibernética com recomendações de Inteligência Artificial

1.8.1. Princípios para a formulação de políticas de segurança cibernética
1.8.2. O papel da Inteligência Artificial na geração de recomendações de segurança
1.8.3. Componentes-chave nas políticas de segurança orientadas para a Inteligência Artificial

1.9. Segurança em dispositivos IoT e o papel da Inteligência Artificial

1.9.1. Fundamentos da segurança na Internet das Coisas (IoT)
1.9.2. Capacidades da Inteligência Artificial para mitigar vulnerabilidades em dispositivos IoT
1.9.3. Desafios e considerações específicas da Inteligência Artificial para a segurança da IoT

1.10. Avaliação de ameaças e respostas assistidas por ferramentas de Inteligência Artificial

1.10.1. Princípios de avaliação de ameaças em Cibersegurança
1.10.2. Características das respostas automatizadas por meio da Inteligência Artificial
1.10.3. Fatores críticos na eficácia das respostas cibernéticas com Inteligência Artificial

Módulo 2. Detecção e prevenção de intrusões usando modelos de Inteligência Artificial Generativa

2.1. Fundamentos dos sistemas IDS/IPS e o papel da Inteligência Artificial

2.1.1. Definição e princípios básicos dos sistemas IDS e IPS
2.1.2. Principais tipos e configurações de IDS/IPS
2.1.3. Contribuição da Inteligência Artificial na evolução dos sistemas de detecção e prevenção

2.2. Uso do Gemini para detecção de anomalias em redes

2.2.1. Conceitos e tipos de anomalias no tráfego de rede
2.2.2. Características do Gemini para análise de dados de rede
2.2.3. Benefícios da detecção de anomalias na prevenção de intrusões

2.3. Gemini e a identificação de padrões de intrusão

2.3.1. Princípios de identificação e classificação de padrões de intrusão
2.3.2. Técnicas de Inteligência Artificial aplicadas na detecção de padrões de ameaças
2.3.3. Tipos de padrões e comportamento anormal na segurança de redes

2.4. Aplicação de modelos generativos na simulação de ataques

2.4.1. Fundamentos dos modelos generativos em Inteligência Artificial
2.4.2. Uso de modelos generativos para recriar cenários de ataque
2.4.3. Vantagens e limitações na simulação de ataques por meio da Inteligência Artificial generativa

2.5. Clustering e classificação de eventos usando Inteligência Artificial

2.5.1. Fundamentos de clustering e classificação na detecção de intrusões
2.5.2. Algoritmos comuns de clustering aplicados em Cibersegurança
2.5.3. Papel da Inteligência Artificial na melhoria dos métodos de classificação de eventos

2.6. Gemini na geração de perfis comportamentais

2.6.1. Conceitos de perfilagem de usuários e dispositivos
2.6.2. Aplicação de modelos generativos na criação de perfis
2.6.3. Vantagens dos perfis comportamentais na detecção de ameaças

2.7. Análise de Big Data para prevenção de intrusões

2.7.1. Importância do Big Data na detecção de padrões de segurança
2.7.2. Métodos de processamento de grandes volumes de dados em Cibersegurança
2.7.3. Aplicações de Inteligência Artificial na análise e prevenção baseadas em Big Data

2.8. Redução de dados e seleção de características relevantes com Inteligência Artificial

2.8.1. Princípios de redução da dimensionalidade em grandes volumes de dados
2.8.2. Seleção de características para melhorar a eficiência da análise de Inteligência Artificial
2.8.3. Técnicas de redução de dados aplicadas em Cibersegurança

2.9. Avaliação de modelos de Inteligência Artificial na detecção de intrusos

2.9.1. Critérios de avaliação de modelos de Inteligência Artificial em Cibersegurança
2.9.2. Indicadores de desempenho e precisão dos modelos
2.9.3. Importância da validação e avaliação constante na Inteligência Artificial

2.10. Implementação de um sistema de detecção de intrusos potencializado com Inteligência Artificial generativa

2.10.1. Noções básicas sobre implementação de sistemas de detecção de intrusão
2.10.2. Integração de Inteligência Artificial generativa nos sistemas IDS/IPS
2.10.3. Aspectos fundamentais para a configuração e manutenção de sistemas baseados em Inteligência Artificial

Módulo 3. Modelos preditivos de defesa proativa em Cibersegurança usando ChatGPT

3.1. Análise preditiva em Cibersegurança: técnicas e aplicações com Inteligência Artificial

3.1.1. Noções básicas de análise preditiva em segurança
3.1.2. Técnicas de previsão no âmbito da Cibersegurança
3.1.3. Aplicação da Inteligência Artificial na antecipação de ameaças cibernéticas

3.2. Modelos de regressão e classificação com suporte do ChatGPT

3.2.1. Princípios de regressão e classificação na previsão de ameaças
3.2.2. Tipos de modelos de classificação em Cibersegurança
3.2.3. Assistência do ChatGPT na interpretação de modelos preditivos

3.3. Identificação de ameaças emergentes com previsões do ChatGPT

3.3.1. Conceitos de detecção de ameaças emergentes
3.3.2. Técnicas de identificação de novos padrões de ataque
3.3.3. Limitações e precauções na previsão de novas ameaças

3.4. Redes neuronais para antecipação de ataques cibernéticos

3.4.1. Fundamentos de redes neuronais aplicadas em Cibersegurança
3.4.2. Arquiteturas comuns para detecção e previsão de ataques
3.4.3. Desafios na implementação de redes neurais na defesa cibernética

3.5. Uso do ChatGPT para simulações de cenários de ameaças

3.5.1. Noções básicas sobre simulação de ameaças em Cibersegurança
3.5.2. Capacidades do ChatGPT para desenvolver simulações preditivas
3.5.3. Fatores a considerar no desenho de cenários simulados

3.6. Algoritmos de aprendizagem por reforço para otimização de defesas

3.6.1. Introdução à aprendizagem por reforço em Cibersegurança
3.6.2. Algoritmos de reforço aplicados a estratégias de defesa
3.6.3. Benefícios e desafios da aprendizagem por reforço em ambientes de Cibersegurança

3.7. Simulação de ameaças e respostas com ChatGPT

3.7.1. Princípios de simulação de ameaças e sua relevância na defesa cibernética
3.7.2. Respostas automatizadas e otimizadas a ataques simulados
3.7.3. Benefícios da simulação para melhorar a preparação cibernética

3.8. Avaliação da precisão e eficácia em modelos preditivos de Inteligência Artificial

3.8.1. Indicadores-chave para a avaliação de modelos preditivos
3.8.2. Metodologias de avaliação da precisão em modelos de Cibersegurança
3.8.3. Fatores críticos na eficácia dos modelos de Inteligência Artificial em Cibersegurança

3.9. Inteligência Artificial na gestão de incidentes e respostas automatizadas

3.9.1. Fundamentos da gestão de incidentes em Cibersegurança
3.9.2. O papel da Inteligência Artificial na tomada de decisões em tempo real
3.9.3. Desafios e oportunidades na automação de respostas

3.10. Criação de um sistema de defesa preditivo com suporte do ChatGPT

3.10.1. Princípios de design de sistemas de defesa proativa
3.10.2. Integração de modelos preditivos em ambientes de Cibersegurança
3.10.3 Componentes essenciais para um sistema de defesa preditivo baseado em Inteligência Artificial

Você utilizará softwares de última geração, como o TensorFlow, para treinar modelos de aprendizado automático, que fortaleçam as soluções de segurança cibernética em diferentes ambientes organizacionais"