Sistemas de IA Generativa na nuvem criam novos limites de confiança em torno de modelos, agentes, ferramentas e dados. Este curso estabelece uma perspectiva prática de segurança para implantações hospedadas e autogerenciadas, abrangendo desde modelagem de ameaças e *prompt injection* até identidade, autorização, monitoramento, resposta a incidentes e governança. O conteúdo destina-se a profissionais que precisam proteger cargas de trabalho de IA Generativa em produção, sem perder de vista aspectos como propriedade na nuvem, evidências e risco residual. Ao final, o participante estará apto a avaliar controles de segurança para aplicações baseadas em LLMs e agentes ao longo de todo o ciclo de vida da implantação.
O curso aborda limites de confiança em GenAI, modelagem de ameaças para LLMs e agentes, *prompt injection*, espelhamento de permissões em RAG e isolamento de dados vetoriais. Também trata de identidade de carga de trabalho, credenciais de curta duração, autorização de ferramentas, implantação segura para APIs gerenciadas e pesos auto-hospedados, monitoramento em tempo de execução, resposta a incidentes de exposição de dados e governança mapeada para controles de engenharia.