Competências avaliadas

• O que é malware — definição e diferença em relação a software legítimo com comportamento indesejado
• Vírus e worms — como se replicam, o que os diferencia e por que isso importa na resposta
• Trojans e backdoors — disfarce, acesso remoto e por que parecem legítimos
• Ransomware — cifragem, extorsão, dupla extorsão e impacto na disponibilidade
• Spyware e infostealer — coleta silenciosa de credenciais, dados e comportamento do usuário
• Rootkit — ocultação de presença e por que o sistema parece normal mesmo comprometido
• Botnet e fileless malware — controle remoto em rede e execução sem arquivo em disco
• Vulnerabilidade vs. malware — o CVE não é o malware, o exploit é o vetor, não a ameaça
• Como o malware chega — phishing, drive-by download, USB, supply chain e exploit direto
• Engenharia social como vetor — como o atacante usa o comportamento humano para entregar malware
• Antivírus e EDR — o que cada um detecta, o que cada um não detecta e por que não são suficientes sozinhos
• Patch management — por que atualizar não limpa o sistema já comprometido
• Backup como controle — regra 3-2-1, teste de restauração e o que o ransomware faz com backups acessíveis
• Segmentação de rede — como limita a propagação lateral e por que um endpoint comprometido não deveria alcançar tudo
• Sinais de comprometimento — comportamentos suspeitos que indicam infecção sem precisar de ferramenta técnica
• IOCs básicos — hashes, IPs, domínios e o que fazer quando você recebe uma lista deles
• O que não fazer ao suspeitar de infecção — os erros que propagam o malware e destroem evidências
• Isolamento vs. desligamento — quando cada ação é correta e o que você perde em cada escolha
• Primeiras horas de um incidente de ransomware — sequência de decisões e quem acionar
• Comunicação inicial em incidente — o que dizer, para quem e o que não dizer antes de ter certeza
• Malware gerado por IA — como LLMs aceleram a criação de variantes e o que muda para a detecção
• Deepfake e voz clonada como vetor de entrega — como a IA é usada para convencer a vítima a executar malware
• Phishing gerado por IA — por que os critérios clássicos de identificação estão obsoletos
• IA na defesa — ferramentas com ML para triagem, o que elas detectam e onde ainda precisam de humano
• Carreira em defesa contra malware — o que o mercado espera de cada nível e por onde começar