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KALI LINUX LLMs SECURITY: Desenvolva Métodos de Segurança em Modelos de IA com Ferramentas de Alta Performance
Este livro apresenta uma abordagem prática para auditoria, defesa e validação de segurança em aplicações com LLMs utilizando Kali Linux como plataforma central de laboratório, automação e produção de evidências. Voltado a profissionais, estudantes e operadores de cibersegurança, o conteúdo demonstra como analisar modelos de linguagem, pipelines de inferência, RAG, bancos vetoriais, agentes autônomos, plugins, ferramentas externas, logs e sistemas downstream em cenários autorizados de AI Security.
A obra explora riscos atuais em IA generativa com base em OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 e OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, conectando prompt injection, jailbreaks, vazamento de dados, insecure output handling, excessive agency, data poisoning, falhas em embeddings, supply chain, consumo não controlado e ataques contra agentes. Também são abordados workflows com Python, Bash, Docker, curl, jq, grep, FastAPI, Pydantic, ChromaDB, Garak, PyRIT, Wireshark, tcpdump, logs JSONL, canários sintéticos, schemas, allowlists, AI Gateways, validação de saída, hardening, monitoramento e resposta a incidentes em aplicações com LLMs.
Você aprenderá a:
• Montar laboratórios de LLM Security no Kali Linux com isolamento, evidências e automação • Analisar pipelines de inferência, prompts, contexto, RAG, embeddings e bancos vetoriais • Testar prompt injection, jailbreaks, vazamento de dados e output handling inseguro • Validar agentes autônomos, plugins, ferramentas, APIs externas e sistemas downstream • Aplicar OWASP LLM 2025 e OWASP Agentic 2026 em modelos de ameaça reais • Usar Python, Docker, curl, jq, grep, Garak e PyRIT em auditorias autorizadas • Construir controles de hardening, observabilidade, resposta a incidentes e maturidade em segurança de IA
Ao final, estará apto a executar rotinas completas de LLM Security com Kali Linux, integrando reconhecimento técnico, testes adversariais controlados, validação de RAG, análise de agentes, hardening, monitoramento, coleta de evidências, resposta a incidentes e produção de relatórios profissionais para auditorias, AI red teaming autorizado e defesa de aplicações com IA generativa.
