Da teoria a prática : 3 Projetos de Cibersegurança com Kali Linux, Python e Inteligência Artificial
Da Teoria à Prática: 3 Projetos de Cibersegurança com Kali Linux, Python e Inteligência Artificial
Introdução
Recentemente, concluí o Bootcamp Santander – Cibersegurança do Zero à Prática, promovido pelo Santander em parceria com a DIO, com uma carga horária de 37 horas e certificação oficial.
Durante essa jornada, meu objetivo não foi apenas concluir as atividades propostas, mas transformar o conhecimento adquirido em experiências práticas, documentadas e disponibilizadas publicamente no GitHub.
Como profissional de Engenharia de Software e Liderança Técnica, considero fundamental compreender não apenas como desenvolver sistemas, mas também como identificar vulnerabilidades, avaliar riscos e implementar mecanismos de proteção.
Neste artigo, compartilho três projetos que desenvolvi durante essa jornada, envolvendo segurança ofensiva, simulação de malware e Inteligência Artificial aplicada à segurança de aplicações.
1. Laboratório de Pentest com Kali Linux, Medusa e Metasploitable 2
O primeiro projeto foi desenvolvido para estudar técnicas de testes de segurança em ambientes controlados.
Objetivo
Construir um laboratório de pentest para compreender vulnerabilidades relacionadas à autenticação, senhas fracas e exposição de serviços.
Tecnologias utilizadas
Kali Linux
Medusa
Metasploitable 2
DVWA (Damn Vulnerable Web Application)
VirtualBox
Linux e Shell Script
Cenários estudados
FTP — Testes de autenticação
Estudo de tentativas automatizadas de autenticação e análise da importância de políticas de senhas seguras.
DVWA — Segurança de aplicações web
Avaliação de mecanismos de autenticação em aplicações intencionalmente vulneráveis.
SMB — Password Spraying
Estudo de riscos associados à reutilização de senhas e autenticação em serviços de rede.
Aprendizados
O projeto reforçou a importância de controles como limitação de tentativas de login, autenticação multifator, monitoramento de eventos e políticas adequadas de credenciais.
Todos os cenários foram destinados a ambientes de laboratório, com finalidade educacional.
3. DIO Agent — Mentor de Cibersegurança com Inteligência Artificial
O terceiro projeto integrou dois temas que considero especialmente relevantes para o futuro da tecnologia: Inteligência Artificial e Segurança de Aplicações (AppSec).
Objetivo
Especializar o DIO Agent para atuar como um mentor de cibersegurança, capaz de orientar análises de vulnerabilidades de maneira estruturada e defensiva.
A proposta foi utilizar arquivos de instruções, conhecimento e configuração de persona para direcionar o comportamento do agente, sem necessidade de treinar um novo modelo.
Tecnologias e conceitos
Agentes de Inteligência Artificial
Engenharia de prompts
Python
AppSec
SQL Injection
OWASP
MITRE ATT&CK
DevSecOps
Análise de riscos
Funcionalidades trabalhadas
Análise de vulnerabilidades
Orientação para identificar problemas de segurança considerando o contexto da aplicação.
Avaliação de riscos
Estruturação das análises considerando impacto, probabilidade, severidade e possíveis medidas corretivas.
SQL Injection
Estudo de uma vulnerabilidade causada pela construção insegura de consultas SQL, seguido da implementação de consultas parametrizadas.
Validação de correções
Utilização de testes para verificar o comportamento da aplicação após a aplicação das medidas de segurança.
Aprendizados
Um agente de IA voltado à segurança precisa ir além de identificar possíveis vulnerabilidades.
Ele deve considerar o contexto, respeitar limites de autorização, justificar suas recomendações e orientar medidas defensivas.
Esse tipo de abordagem pode contribuir para a integração de práticas de segurança ao ciclo de desenvolvimento de software.
Apesar de explorarem áreas diferentes da cibersegurança, os três projetos compartilham princípios importantes:
Aprendizado prático: compreender os conceitos por meio de experiências reproduzíveis.
Ambientes controlados: realizar experimentos sem comprometer sistemas ou informações de terceiros.
Documentação: registrar procedimentos, resultados, limitações e aprendizados.
Segurança defensiva: utilizar o conhecimento adquirido para orientar medidas de proteção.
Evolução contínua: tratar cada projeto como uma oportunidade de aprofundamento técnico.
5. A importância de integrar Cibersegurança, Engenharia de Software e IA
Na engenharia de software moderna, segurança não deve ser considerada apenas na etapa final de uma entrega.
É necessário incorporá-la desde o planejamento e a arquitetura até a implementação, os testes, a implantação e a operação.
Essa abordagem está diretamente relacionada aos princípios de Secure Software Development Lifecycle (SSDLC) e DevSecOps.
Ao mesmo tempo, agentes de Inteligência Artificial oferecem novas possibilidades para apoiar revisões de código, identificação de padrões inseguros, organização de evidências e recomendações de correção.
Entretanto, essas ferramentas não substituem a validação técnica, o julgamento profissional e a responsabilidade humana sobre as decisões de segurança.
6. Conclusão
Concluir as 37 horas do Bootcamp Santander – Cibersegurança do Zero à Prática foi uma conquista importante, mas o maior resultado dessa jornada foi transformar aprendizado em projetos concretos.
Os três laboratórios permitiram explorar diferentes perspectivas da segurança da informação:
Segurança ofensiva: compreender como vulnerabilidades podem ser identificadas em ambientes autorizados.
Análise de ameaças: estudar comportamentos e mecanismos de proteção.
Inteligência Artificial aplicada à segurança: investigar como agentes podem apoiar análises estruturadas e recomendações defensivas.
Minha principal conclusão é que segurança, automação e Inteligência Artificial precisam evoluir juntas, especialmente em ambientes corporativos que exigem confiabilidade, escalabilidade e proteção de informações.
A jornada não termina com o certificado. Cada projeto abre novas oportunidades de aprendizado, pesquisa e evolução profissional.
Vamos trocar experiências?
Convido a comunidade DIO a conhecer os repositórios e compartilhar sugestões de melhorias.
Qual dessas áreas vocês consideram mais promissora: Pentest, Análise de Malware ou Inteligência Artificial aplicada à Cibersegurança?
Agradeço ao Santander, à DIO e aos especialistas pela oportunidade de aprendizado.
