About this ebook
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 no 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. Você vai entender como Random Forest e autoencoders detectam anomalias com precisão superior a 99%, como SIEMs inteligentes com análise comportamental (UEBA) operam em tempo real, e como orquestrar respostas a incidentes sem intervenção humana usando agentes de IA. O livro também mostra o outro lado: como os mesmos LLMs que ajudam defensores são usados por atacantes para gerar campanhas de phishing personalizadas em escala industrial.
O livro não pressupõe formação em matemática avançada nem experiência em programação. Pressupõe que você quer entender de verdade, não apenas operar ferramentas.
Quatro laboratórios práticos no Google Colab colocam tudo isso em prática. No Lab 1, você constrói um classificador de tráfego de rede com Random Forest e interpreta cada predição com SHAP. No Lab 2, analisa uma amostra real de malware Emotet em sandbox e mapeia os comportamentos observados ao framework MITRE ATT&CK. No Lab 3, automatiza a triagem de IOCs via API do VirusTotal e exporta um relatório estruturado em CSV. No Lab 4, redija uma avaliação ética dos três sistemas que construiu, aplicando os critérios do AI Act e do GDPR. Tudo no navegador. Tudo com ferramentas gratuitas.
Este livro é para 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 às suas carreiras.
Ao terminar, você será capaz de avaliar quando confiar em um modelo de ML, quando questioná-lo e como explicar suas limitações a quem toma decisões sem formação técnica. Essa habilidade vale mais do que qualquer certificação.
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About the author
Rodrigo Tertulino, Ph.D. — Professor do Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN), instrutor da Cisco Networking Academy e instrutor certificado pela Huawei HCIA, com quase uma década de experiência no ensino de redes de computadores.
