Pós-graduação em Segurança da Informação e Cibersegurança

Módulo 1  |  Fundamentos em Segurança Cibernética – Pensamento Ofensivo

• Introdução à Segurança da Informação e Cibernética
• Governança e Política da Segurança da Informação
• Carreira Profissional
• Certificação
• Engenharia Social
• Normas ISO 27000
• Introdução à Cloud Computing
• Introdução e Comandos básicos Linux
• Servidores WEB, Banco de Dados e Firewall
• Metodologia Ágil para a TI
• Ferramentas e Técnicas de Segurança Cibernética

Módulo 2  |  Fundamentos de Programação para a Ciência de Dados

• Introdução à Lógica de Programação
• Introdução à Linguagem Python
• Introdução a Framework
• Construção de códigos em Python
• Introdução a Bash Script
• Construção de scripts
• Introdução à Engenharia Reversa

Módulo 3  |  Ethical Hacker

• Introdução a Ethical Hacker
• Introdução a Times de Segurança
• Pentester e suas fases
• Recon
• Análise de Vulnerabilidades
• Ganho de Acesso
• Pós Exploração; Relatórios Pentest

Módulo 4  |  Análise e Computação Forense

• Fundamentos da Análise Forense
• Perícia e Ciência Forense
• Crimes Virtuais
• Função Perito
• Análise Forense em Cloud
• Análise Forense On Premises
• Provas, Vestígios e Evidências
• First Responder

Módulo 1  | Fundamentos em Segurança Cibernética – Pensamento Defensivo

• Fundamentos Segurança da Informação, NIST, SOC e NOC
• Direito Digital
• Proteção e Privacidade de Dados e Dados Pessoais
• Crimes Virtuais
• Governança, Risco e Compliance
• Governança Corporativa
• Ciclo de Vida de Dados e Informação
• Normas, Leis e Órgãos Reguladores; LGPD
• Cobit e Itil
• Sistema de Gestão da Segurança da Informação
• Governança TI
• Governança de Dados

Módulo 2 |  Redes de Computadores

• Fundamentos e Conceitos Redes de Computadores
• Ativos e Passivos de Redes
• Arquitetura, Modelos e Protocolos de Rede
• Endereçamento e Mascaramento de Redes
• IPV4 e IPV6
• Roteamento e Rotas
• Tecnologias de Redes
• Redes Sem Fio
• Análise de Redes e Protocolos; Servidores Windows e Linux e Active Directory
• Sistemas principais: DNS; DHCP e outros

Módulo 3  |  Segurança de Infraestrutura Cloud

• Fundamentos e Conceitos sobre Cloud Computing
• Tipos de Infra e Serviços Cloud
• Infraestruturas locais vs. Infraestrutura de nuvem
• Segurança em Cloud
• Ambiente, Tecnologias e Recurso de Cloud (AWS e AZURE)
• Web Application Firewall
• Contingência e Continuidade Cloud
• Segurança de Dados e Aplicações
• Melhores Práticas de Segurança Cloud

Módulo 4  |  Segurança de Infraestrutura On Premises

• Defesa em Profundidade
• Arquitetura DID
• Segurança em Camadas
• Normas e Políticas
• Segurança Física
• Segurança de Perímetro
• IDS, IPS e outras ferramentas de segurança
• Segurança de Rede
• Segurança de Endpoints
• Segurança de Aplicações
• Segurança de Dados
• Ferramentas e Sistemas
• Active Directory
• Firewall UTM; VPN; DLP e Criptografia Dado

A partir do aprendizado nos bootcamps que compõem a sua Trilha de Pós-Graduação, é hora de começar seu Projeto Aplicado como Desafio de Conclusão.

É a última etapa da sua especialização, momento em que você será, mais do que nunca, protagonista da sua jornada de conhecimento. Você será apresentado para problemas com alto grau de incerteza e o desafio será propor ideias inovadoras para solucioná-los. O projeto substitui o tradicional Trabalho de Conclusão de Curso, com uma diferença fundamental: é focado em entrega de valor, aplicabilidade, praticidade e com situações atuais que ocorrem no mercado de trabalho.

Durante o Desafio de Conclusão, você terá aulas interativas, reuniões de orientação em grupo e fórum individual para lhe auxiliar.

Ao final dos dois bootcamps e do PA, você receberá seu título de pós-graduação e terá ainda mais habilidades técnicas para alavancar sua carreira. Além disso, realizando o upgrade na sua formação com o bootcamp de Inteligência Artificial após concluir o PA, você receberá uma segunda certificação de pós-graduação, ambas com chancela do MEC.

Módulo 1  |  Fundamentos da Inteligência Artificial

• Introdução à Inteligência Artificial:

1. Definição de IA e sua evolução histórica
2. Diferenças entre IA, aprendizado de máquina (Machine Learning – ML) e aprendizado profundo (Deep Learning – DL)
3. Visão geral dos tipos de IA: IA fraca vs. IA forte

• Conceitos Fundamentais de IA:

1. Algoritmos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e por reforço
2. Modelos discriminativos vs Generativos
3. Redes neurais e estruturas básicas de dados para IA
4. Ferramentas e linguagens de programação para IA: Python, TensorFlow, PyTorch

• Aplicações e Casos de Uso da IA:

1. Exemplos práticos de IA no dia a dia
2. IA nas indústrias: saúde, finanças, educação e mais
3. Benefícios e limitações da IA

• Ética e IA:

1. Discussão sobre viés e justiça em sistemas de IA
2. Privacidade de dados e segurança na era da IA
3. Regulamentações e políticas de IA

Módulo 2  |  Implementando e Trabalhando com IA

• Identificando Oportunidades de IA:

1. Como identificar problemas solucionáveis com IA
2. Avaliação de prontidão para IA nas organizações (maturidade analítica das organizações)
3. Estudos de caso de transformação digital com IA

• Planejamento e Implementação de Soluções de IA:

1. Etapas para desenvolver e implementar projetos de IA
2. Coleta e tratamento de dados para aprendizado de máquina
3. Monitoramento e avaliação de modelos de IA

• Estratégias de Aprendizado e Melhoria Contínua:

1. Importância dos dados e da qualidade dos dados para IA
2. Técnicas de aprimoramento de modelos: ajuste fino e transferência de aprendizagem
3. Implementando ciclos de feedback e aprendizado contínuo

• Liderança e Competências Organizacionais em IA:

1. Desenvolvimento de competências de IA dentro das organizações
2. Decisões estratégicas: construir internamente, comprar ou terceirizar soluções de IA
3. Criando uma cultura orientada por dados e IA

Módulo 3  |  Aplicações de Inteligência Artificial em Segurança da Informação, Cibersegurança e Proteção e Privacidade de Dados

• Introdução à Detecção e Análise de intrusões e ameaças cibernéticas com IA
• Análise de comportamento e detecção de ameaças e anomalias com IA
• Tecnologias e Ferramentas de IA voltadas à Segurança da Informação, Cibersegurança e Proteção e Privacidade de Dados
• Identificação de Vulnerabilidades e Pentesting com IA
• Prevenção e Resposta a incidentes de segurança com IA
• Monitoramento e Análise de Informações e Eventos de Segurança com IA
• IA Generativa com viés para a Segurança da Informação, Cibersegurança e Proteção e Privacidade de Dados

Módulo 4  |  Gerenciamento de Projetos em Segurança da Informação, Cibersegurança e Proteção e Privacidade de Dados com Inteligência Artificial

• Planejamento e implementação de projetos de segurança com IA:

1. Avaliação de custos

2. Benefícios e ROI em Segurança da Informação, Cibersegurança e Proteção e Privacidade de dados com IA

3. Gerenciamento de equipes e recursos

4. Monitoramento, melhoria e avaliação contínua

• Tendências e pesquisas recentes em Segurança da Informação, Cibersegurança e Proteção e Privacidade de dados com IA
• Estudo de casos reais, tecnologias, frameworks e práticas recomendadas