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Programa de Ensino 20251

Aprovado pelo Departamento em: 14-11-2024

  1. Identificação: Visualizar em PDF
    • Disciplina: INE5448 - Tópicos Especiais em Aplicações Tecnológicas I
    • Carga horária: 72 horas-aula      Teóricas: 36      Práticas: 36
    • Período: 1º semestre de 2025 até a presente data
  2. Curso(s):
    • Ciências da Computação (208)
    • Engenharia, áreas Elétrica e Mecânica, habilitação Controle e Automação (220)
  3. Requisito(s):
    • Ciências da Computação (208)
      • INE5417 - Engenharia de Software I
      • INE5608 - Análise e Projeto de Sistemas
  4. Ementa:
    • Ementa livre para assuntos relevantes na área de Aplicações Tecnológicas.
  5. Objetivo(s):
    • Geral: Desenvolver nos alunos a capacidade de compreender os princípios, desafios e oportunidades na intersecção entre Inteligência Artificial e Segurança da Informação, capacitando-os a identificar, analisar e propor soluções para os problemas emergentes nessa área.
    • Específicos:
      1. Compreender os fundamentos da Inteligência Artificial, seus algoritmos e aplicações;
      2. Dominar os conceitos básicos de segurança da informação, incluindo criptografia, autenticação, autorização e gestão de riscos;
      3. Identificar as principais ameaças e vulnerabilidades associadas à IA;
      4. Conhecer as técnicas de ataque e defesa em sistemas baseados em IA;
      5. Entender as implicações éticas e legais da IA na segurança.
      6. Analisar a segurança de sistemas e aplicações que utilizam IA;
      7. Desenvolver modelos de machine learning para detecção de intrusões e anomalias
      8. Implementar técnicas de defesa contra ataques adversariais;
      9. Avaliar os riscos associados a diferentes aplicações de IA;
      10. Propor soluções para mitigar as ameaças à segurança em sistemas de IA.
      11. Desenvolver um pensamento crítico sobre os desafios e oportunidades da IA na segurança;
      12. Promover a ética e a responsabilidade na utilização da IA;
      13. Estar atualizado sobre as últimas tendências e pesquisas na área.
  6. Conteúdo Programático:
    • Introdução [8 horas-aula]
      • Conceitos básicos de IA, aprendizado de máquina e deep learning.
      • Aplicações da IA em diversos setores.
    • Segurança da Informação [4 horas-aula]
      • Conceitos de segurança da informação, ameaças comuns (malware, phishing), vulnerabilidades e princípios de segurança.
    • Intersecção IA e Segurança [4 horas-aula]
      • Sinergia entre IA e segurança (detecção de intrusão, análise de malware). --Desafios da IA para a segurança (ataques adversariais, privacidade).
    • Aprendizado de Máquina e Segurança [4 horas-aula]
      • Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço aplicado à segurança.
    • Ataques Adversariais e Defesas [4 horas-aula]
      • Tipos de ataques, técnicas de defesa, casos de estudo.
    • Privacidade e Ética na IA [4 horas-aula]
      • Privacidade de dados, viés algorítmico, transparência, responsabilidade algorítmica.
    • Governança e Regulamentação [4 horas-aula]
      • Regulamentações nacionais e internacionais sobre IA.
      • Questões éticas e sociais relacionadas à IA.
    • Estudos de caso [40 horas-aula]
      • Análise de casos reais de ataques a sistemas de IA.
      • Discussão de possíveis soluções e lições aprendidas.
  7. Bibliografia Básica:
    • Stallings, William. Cryptography and Network Security: Principles and Practice. Prentice Hall, 1999.569p.
    • RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Artificial intelligence: a modern approach. Pearson, 2016.
    • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
    • STAMP, Mark; VISAGGIO, Corrado Aaron; MERCALDO, Francesco; DI TROIA, Fabio (Eds.). Artificial Intelligence for Cybersecurity: Emerging Trends and Research Applications. Cham: Springer, 2022.
  8. Bibliografia Complementar:
    • ZHANG, Zhimin et al. Artificial intelligence in cyber security: research advances, challenges, and opportunities. Artificial Intelligence Review, p. 1-25, 2022.
    • ANITHA, Cuddapah et al. Artificial Intelligence driven security model for Internet of Medical Things (IoMT). In: 2023 3rd International Conference on Innovative Practices in Technology and Management (ICIPTM). IEEE, 2023. p. 1-7.
    • HOROWITZ, Michael C. et al. Artificial intelligence and international security. Center for a New American Security., 2022.
    • OSOBA, Osonde A.; WELSER, William. The risks of artificial intelligence to security and the future of work. Santa Monica, CA: RAND, 2017.
    • KHILAR, Rashmita et al. Artificial Intelligence‐Based Security Protocols to Resist Attacks in Internet of Things. Wireless Communications and Mobile Computing, v. 2022, n. 1, p. 1440538, 2022.
    • AL-KHASSAWNEH, Yazan Alaya. A review of artificial intelligence in security and privacy: Research advances, applications, opportunities, and challenges. Indonesian Journal of Science and Technology, v. 8, n. 1, p. 79-96, 2023.
    • RADULOV, Nikolay. Artificial intelligence and security. Security 4.0. Security & Future, v. 3, n. 1, p. 3-5, 2019.
    • KAUR, Ramanpreet; GABRIJELČIČ, Dušan; KLOBUČAR, Tomaž. Artificial intelligence for cybersecurity: Literature review and future research directions. Information Fusion, v. 97, p. 101804, 2023.
    • TRUONG, Thanh Cong et al. Artificial intelligence and cybersecurity: Past, presence, and future. In: Artificial intelligence and evolutionary computations in engineering systems. Springer Singapore, 2020. p. 351-363.
    • MOHAMMED, Ishaq Azhar. Artificial intelligence for cybersecurity: A systematic mapping of literature. Artif. Intell, v. 7, n. 9, p. 1-5, 2020.
    • Artigos recentes de revistas como IEEE Security & Privacy, Journal of Artificial Intelligence Research, e Nature.
    • Materiais online
    • Cursos online de plataformas como Coursera, edX e Udemy.
    • Blogs e sites especializados em IA e segurança.