AI em Cibersegurança
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Principais Algoritmos de Aprendizado de Máquina
O melhor ponto de partida para aprender sobre IA é entender como funcionam os principais algoritmos de aprendizado de máquina. Isso ajudará você a entender como a IA funciona, como usá-la e como atacá-la:
{{#ref}} ./AI-Supervised-Learning-Algorithms.md {{#endref}}
{{#ref}} ./AI-Unsupervised-Learning-Algorithms.md {{#endref}}
{{#ref}} ./AI-Reinforcement-Learning-Algorithms.md {{#endref}}
{{#ref}} ./AI-Deep-Learning.md {{#endref}}
Arquitetura de LLMs
Na página a seguir, você encontrará o básico de cada componente para construir um LLM básico usando transformers:
{{#ref}} AI-llm-architecture/README.md {{#endref}}
Segurança da IA
Estruturas de Risco da IA
Neste momento, as principais 2 estruturas para avaliar os riscos dos sistemas de IA são o OWASP ML Top 10 e o Google SAIF:
{{#ref}} AI-Risk-Frameworks.md {{#endref}}
Segurança de Prompts de IA
LLMs fizeram o uso de IA explodir nos últimos anos, mas não são perfeitos e podem ser enganados por prompts adversariais. Este é um tópico muito importante para entender como usar a IA com segurança e como atacá-la:
{{#ref}} AI-Prompts.md {{#endref}}
RCE de Modelos de IA
É muito comum que desenvolvedores e empresas executem modelos baixados da Internet, no entanto, apenas carregar um modelo pode ser suficiente para executar código arbitrário no sistema. Este é um tópico muito importante para entender como usar a IA com segurança e como atacá-la:
{{#ref}} AI-Models-RCE.md {{#endref}}
Protocolo de Contexto de Modelos de IA
MCP (Protocolo de Contexto de Modelos) é um protocolo que permite que clientes de agentes de IA se conectem a ferramentas externas e fontes de dados de forma plug-and-play. Isso possibilita fluxos de trabalho complexos e interações entre modelos de IA e sistemas externos:
{{#ref}} AI-MCP-Servers.md {{#endref}}
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