Segurança Prática em IA: Guia Prático para Atacar, Defender e Proteger Sistemas de IA Modernos

Quebre sistemas de IA. Depois, proteja-os.

Se você é um profissional de segurança aprendendo a atuar em ambientes de IA, ou um engenheiro de ML que precisa entender o que os adversários realmente fazem, Segurança Prática em IA oferece a base técnica que a área exige.

Construído a partir de princípios fundamentais, este livro leva você de como os modelos falham a como são explorados e depois defendidos e auditados. Cada técnica inclui explicações claras e exemplos do mundo real, e você pode executar os ataques e as defesas por conta própria com mais de 30 demonstrações práticas em Python.

Entenda como diferentes tipos de modelos de aprendizado de máquina criam vulnerabilidades únicas e explore como esses modelos são integrados a sistemas de IA mais autônomos e agentivos para introduzir novas fraquezas e riscos. Identifique, explore e se defenda contra dezenas de fraquezas e ataques ao longo do ciclo de vida da IA, incluindo envenenamento de dados, roubo de modelos e injeção de prompts. Avalie sistemas de IA quanto a falhas de segurança, viés e riscos de alinhamento usando benchmarking estruturado. Modele ameaças em sistemas agentivos, pipelines de RAG e arquiteturas multimodais usando MITRE ATLAS, OWASP e a estrutura MAESTRO. Projete e execute campanhas de red teaming específicas para IA e entenda o que as torna distintas dos testes tradicionais de segurança. Realize auditorias rápidas de risco e navegue por estruturas de governança de IA para implantações reais.
Se você usa, cria, implanta ou supervisiona IA, este não é um conhecimento de nicho — é a base para defender as tecnologias que definirão a próxima era do progresso humano.