Inteligência Artificial Aplicada à Segurança Da Informação: detecção de ameaças resposta automatizada a incidentes

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Bol Todo ataque começa antes de você perceber. Um processo silencioso que imita comportamento legítimo. Um arquivo que passa por 70 antivírus sem ser detectado. Uma credencial comprometida que dorme na rede por meses. Os adversários já usam Inteligência Artificial para atacar em escala e velocidade que nenhum analista humano consegue acompanhar sozinho.Este livro existe porque a defesa também precisa ser inteligente.Ao longo de dez capítulos, você vai aprender a enxergar o que as ferramentas tradicionais não veem: como modelos de aprendizado de máquina identificam padrões de intrusão em tráfego de rede antes que o ataque se consolide, como redes neurais classificam malware pelo comportamento em vez de por assinatura, e como grandes modelos de linguagem estão redefinindo o que um analista de SOC consegue fazer em um turno de oito horas.O livro não pressupõe formação em matemática avançada nem experiência com programação. Pressupõe que você quer entender de verdade, não apenas operar ferramentas.O que você vai aprender: - Como algoritmos de Random Forest e autoencoders detectam intrusões e anomalias em tráfego de rede com precisão superior a 99%- Como redes neurais profundas e Transformers classificam malware pelo comportamento, não por assinatura- Como construir SIEMs inteligentes com análise comportamental (UEBA) em tempo real- Como LLMs estão sendo usados tanto por atacantes para gerar phishing personalizado quanto por defensores para automatizar triagem de alertas- Como orquestrar a resposta a incidentes (SOAR) com agentes de IA sem intervenção humana- Como avaliar eticamente sistemas de IA aplicados à segurança, incluindo riscos regulatórios e vieses algorítmicosQuatro laboratórios práticos no Google Colab: - Lab 1: Construa um classificador de tráfego de rede com Random Forest e interprete as predições com SHAP- Lab 2: Analise uma amostra real de malware Emotet em sandbox e mapeie os comportamentos para o MITRE ATT&CK- Lab 3: Automatize a triagem de IOCs via API do VirusTotal e exporte um relatório estruturado em CSV- Lab 4: Redija uma avaliação ética completa dos sistemas que você construiu, aplicando os critérios do AI Act e da GDPRTudo no navegador. Tudo com ferramentas gratuitas. Sem instalação no computador.Para quem é este livro: Analistas de SOC, engenheiros de detecção, consultores de resposta a incidentes, arquitetos de segurança e gestores com dois a oito anos de experiência que precisam entender o que a IA pode e o que não pode fazer na defesa dos seus ambientes. Estudantes de graduação e pós-graduação em segurança da informação também encontrarão aqui fundamentos e aplicações diretamente relevantes para suas carreiras.Ao terminar, você será capaz de avaliar quando confiar em um modelo de ML, quando questioná-lo e como explicar suas limitações para quem toma decisões sem formação técnica. Essa habilidade vale mais do que qualquer certificação.

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Todo ataque começa antes de você perceber. Um processo silencioso que imita comportamento legítimo. Um arquivo que passa por 70 antivírus sem ser detectado. Uma credencial comprometida que dorme na rede por meses. Os adversários já usam Inteligência Artificial para atacar em escala e velocidade que nenhum analista humano consegue acompanhar sozinho.Este livro existe porque a defesa também precisa ser inteligente.Ao longo de dez capítulos, você vai aprender a enxergar o que as ferramentas tradicionais não veem: como modelos de aprendizado de máquina identificam padrões de intrusão em tráfego de rede antes que o ataque se consolide, como redes neurais classificam malware pelo comportamento em vez de por assinatura, e como grandes modelos de linguagem estão redefinindo o que um analista de SOC consegue fazer em um turno de oito horas.O livro não pressupõe formação em matemática avançada nem experiência com programação. Pressupõe que você quer entender de verdade, não apenas operar ferramentas.O que você vai aprender: - Como algoritmos de Random Forest e autoencoders detectam intrusões e anomalias em tráfego de rede com precisão superior a 99%- Como redes neurais profundas e Transformers classificam malware pelo comportamento, não por assinatura- Como construir SIEMs inteligentes com análise comportamental (UEBA) em tempo real- Como LLMs estão sendo usados tanto por atacantes para gerar phishing personalizado quanto por defensores para automatizar triagem de alertas- Como orquestrar a resposta a incidentes (SOAR) com agentes de IA sem intervenção humana- Como avaliar eticamente sistemas de IA aplicados à segurança, incluindo riscos regulatórios e vieses algorítmicosQuatro laboratórios práticos no Google Colab: - Lab 1: Construa um classificador de tráfego de rede com Random Forest e interprete as predições com SHAP- Lab 2: Analise uma amostra real de malware Emotet em sandbox e mapeie os comportamentos para o MITRE ATT&CK- Lab 3: Automatize a triagem de IOCs via API do VirusTotal e exporte um relatório estruturado em CSV- Lab 4: Redija uma avaliação ética completa dos sistemas que você construiu, aplicando os critérios do AI Act e da GDPRTudo no navegador. Tudo com ferramentas gratuitas. Sem instalação no computador.Para quem é este livro: Analistas de SOC, engenheiros de detecção, consultores de resposta a incidentes, arquitetos de segurança e gestores com dois a oito anos de experiência que precisam entender o que a IA pode e o que não pode fazer na defesa dos seus ambientes. Estudantes de graduação e pós-graduação em segurança da informação também encontrarão aqui fundamentos e aplicações diretamente relevantes para suas carreiras.Ao terminar, você será capaz de avaliar quando confiar em um modelo de ML, quando questioná-lo e como explicar suas limitações para quem toma decisões sem formação técnica. Essa habilidade vale mais do que qualquer certificação.

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Pagina's: 212, Paperback, Independently published


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Merk CREATESPACE
EAN
  • 9798181895461
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