23/10/2025 –, Impacta - Sala 208
Explorar na prática como investigar aspectos críticos da privacidade de dados em ferramentas de inteligência artificial que geram áudio sintetizado por voz humana.
A privacidade e a segurança de dados são desafios crescentes com a popularização das ferramentas baseadas em inteligência artificial, especialmente aquelas que sintetizam e imitam a voz humana com alto realismo. Neste tutorial, abordaremos, por meio de atividades práticas, como identificar, extrair e analisar possíveis vulnerabilidades e riscos relacionados à privacidade dos usuários em ferramentas populares de geração de voz por IA. Utilizaremos Python e bibliotecas específicas para realizar testes práticos de segurança, além de mostrar técnicas reais usadas para investigar e expor fragilidades que possam comprometer a privacidade dos usuários.
Machine Learning e Inteligência Artificial, Segurança da Informação, Pessoas, Outros
Quais conhecimentos prévios são necessários para que seja possível acompanhar bem a sua atividade? –Programação em Python: compreensão básica de funções, bibliotecas, instalação de pacotes com pip
Terminal e comandos de linha: familiaridade com bash ou cmd (navegar por diretórios, rodar scripts)
Noções de web (APIs): entender como funciona uma requisição HTTP e como inspecionar respostas
Interesse em segurança e IA: não precisa ser especialista, mas deve ter curiosidade ativa
O que as pessoas que participarem podem esperar aprender na sua atividade? –Área Aprendizado
Privacidade em IA de Voz Entender como dados de voz são coletados, tratados e armazenados
Segurança de APIs Identificar endpoints mal configurados ou que vazam dados
Scraping ético e técnico Como extrair dados sem quebrar políticas de uso
Análise de áudio com Python Usar librosa para visualizar espectrogramas e padrões sonoros
Engenharia reversa básica Explorar o comportamento interno de modelos de síntese de voz
Boas práticas em privacidade Aplicar princípios de desenvolvimento seguro em IA generativa
Pensamento crítico Avaliar implicações éticas e sociotécnicas de tecnologias realistas de voz
