currently exploring: AI Security
Digenaldo Neto
> Cybersecurity Engineer & Software Engineer
Trabalho com segurança de aplicações, arquitetura de software, sistemas distribuídos e inteligência artificial.
Escrevo sobre AI security, hacking e as falhas de engenharia que só aparecem com o sistema no ar.
00 // field notes
Apresentação
Sou engenheiro de segurança e de software. Pesquiso, escrevo e ensino a partir de problemas que encontrei no trabalho.
No Instagram @digenaldo.neto falo de hacking e de IA, principalmente AI security. Aqui ficam os artigos completos e os projetos.
01 // artigos
Últimos artigos
- [AI Security]
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· · 9 minLLM Security: A Scientific Taxonomy of Attack VectorsA technical overview of how LLM security research evolved from adversarial examples to systemic risks: jailbreaks, prompt injection, memorization, backdoors, and supply chain issues. - [Software]
· · 12 minHow a Large Language Model (LLM) WorksA clear overview of how LLMs work: Transformer architecture, data processing, training, alignment (SFT, RLHF, RLAIF), and efficiency techniques like MoE, RAG, and FlashAttention. - [Security]
· · 12 minArgusScan: Automating Ethical Pentest with Shodan APIIntroducing ArgusScan, an open-source Python CLI tool that automates ethical pentest reconnaissance using Shodan API, with professional reporting and 96% test coverage.
02 // interesses
O que tenho estudado
01
AI Security
Como atacar e proteger modelos e agentes quando a IA entra em produção.
02
Application Security
Como aplicações reais falham e o que dá para evitar ainda no código e na revisão.
03
Security Architecture
Decisões de desenho que continuam valendo quando o sistema cresce e se distribui.
04
Distributed Systems
O que acontece quando partes do sistema discordam, falham ou demoram a responder.
05
Software Engineering
Software que dá para manter, com interfaces claras e responsabilidades bem definidas.
06
Security Research
Investigar ataques com hipótese e evidência, principalmente onde segurança e machine learning se cruzam.
03 // projetos
Projetos & experimentos
$ h4kfi
Framework de pentest wireless feito para agentes de IA. Scan, captura de handshake e PMKID, ataques WPS e cracking ficam expostos via MCP, e o agente conduz o teste autorizado a partir de um pedido em linguagem natural.
- #python
- #mcp
- #ai-agents
- #aircrack-ng
$ ArgusScan
CLI em Python para reconhecimento em pentests éticos, usando a API do Shodan e gerando relatórios em formatos úteis no dia a dia.
- #python
- #shodan
- #cli
$ DDoS Detection Simulator
Simulador de detecção de DDoS com machine learning, ligado à linha de pesquisa do mestrado na camada de aplicação.
- #python
- #machine-learning
$ Malicious Traffic Detection
Sistema de detecção de tráfego malicioso com aprendizado de máquina, desenvolvido como parte da pesquisa de mestrado.
- #python
- #machine-learning
- #research
research
Pesquisa
No mestrado, investiguei detecção de ataques DDoS na camada de aplicação com machine learning e Big Data. Continuo nessa linha, agora também no cruzamento com inteligência artificial.
cat notas-de-pesquisa →teaching
Ensino
Parte do que estudo vira aula ou material. Tudo aqui é público e não pede cadastro.
Inteligência Artificial na Prática →04 // contato
Contato
Para falar sobre AI security, pentest ou aulas, mande um e-mail. Conteúdo sobre hacking e IA sai no Instagram @digenaldo.neto.
./enviar-emailJoão Pessoa, Brasil
$ cat ~/contato
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