IA Aplicada à Deteção de Ameaças e Fraude Cibernética

A fraude digital acompanha o crescimento dos pagamentos eletrónicos, e as equipas de segurança e de fraude já não conseguem rever todos os alertas à mão. Esta formação mostra como aplicar inteligência artificial e machine learning à deteção de anomalias e à triagem de alertas, como avaliar o desempenho dos modelos e onde estão os seus limites, com exercícios em dados sintéticos de cibersegurança e fraude.

Cibersegurança, fraude, analytics, IT, risco tecnológico e auditoria de TI.

• Conhecimentos básicos de estatística. Recomendável familiaridade com Python.

• Compreender os casos de uso de IA em cibersegurança e fraude
• Aplicar técnicas de deteção de anomalias
• Avaliar o desempenho de modelos de deteção
• Integrar modelos na triagem de alertas
• Reconhecer limites, enviesamentos e riscos da IA em segurança

1. Módulo 1IA em cibersegurança e fraude: casos de uso
2. Módulo 2Deteção de anomalias e modelos não supervisionados
3. Módulo 3Modelos supervisionados, avaliação e triagem de alertas
4. Módulo 4Explicabilidade, limites e governação

• O participante consegue avaliar e contribuir para soluções de IA na deteção de ameaças e de fraude, conhecendo o seu valor e os seus limites.

• Notebooks de deteção de anomalias
• Matriz de avaliação de modelos
• Checklist de governação de modelos de IA

Exercícios práticos com dados sintéticos, casos e discussão de resultados.

A equipa formadora é definida para cada edição, de acordo com o programa e a instituição.

• • Os valores são indicados na proposta e acrescem de IVA.
• • A inscrição é confirmada mediante fatura e pagamento antecipado.
• • Vagas limitadas; realização sujeita a um número mínimo de participantes.
• • Desconto institucional: 2–4 participantes da mesma entidade, 10%; 5 ou mais, proposta personalizada.

Formação disponível sob proposta, de acordo com duração, formato, perfil dos participantes e grau de customização.