jacobideji/aiiroverlayAI IR Overlay™ — estrutura prática de resposta a incidentes para agentes de IA em produção. Baseada na NIST SP 800-61 r3, mapeada para a NIST AI RMF, NIST CSF 2.0, OWASP Top 10 para Aplicações Agênticas 2026, ISO/IEC 42001, EU AI Act.
Por que um overlay, e não uma substituição. A tese.
Parte do framework AI IR Overlay™. Consulte CONTENT_MAP.md para o mapa completo do repositório.
Versão atual: v0.35.0 · 2026-07-09 · CHANGELOG
Uma linha de base prática de resposta a incidentes para agentes de IA em produção. Critique e adapte livremente.
A resposta a incidentes tradicional (codificada na NIST SP 800-61 r3, que substituiu a r2 em abril de 2025) foi construída em torno de vetores de acesso não autorizado: malware, exploits, roubo de credenciais, movimento lateral. Os agentes de IA mudam o modo de falha.
Incidentes de IA frequentemente se manifestam por meio de canais autorizados:
Quando o ator é autorizado, a pergunta muda de "quem entrou?" para "o que ele poderia tocar, e o que ele fez?" As evidências cruciais agora vivem em prompts, chamadas de ferramentas, rastros de recuperação e estado de configuração. Não em endpoints.
A mecânica central de uma resposta a incidentes eficaz permanece inalterada:
A IA não reescreve as regras de uma IR eficaz. Ela muda o mapa.
O AI IR Overlay operacionaliza as obrigações do implantador para sistemas de IA em produção. Um implantador é a organização que usa um sistema de IA em suas próprias operações, sob sua própria supervisão (conforme o Artigo 3 da Lei de IA da UE). Este framework é para a equipe de segurança que responde a incidentes em agentes que a organização implantadora opera.
Fora do escopo:
Copilotos de fornecedores que uma organização implanta estão no escopo para o implantador (o lado do cliente). As obrigações do provedor do fornecedor não são abordadas aqui.
O AI IR Overlay adiciona quatro controles cientes de agentes (o Overlay Mínimo Viável, ou MVO) sobre o seu programa de IR existente.
Nota: As fases mostradas abaixo estão alinhadas com a NIST SP 800-61 r3 (abril de 2025), desdobradas em sete colunas operacionalmente distintas conforme a Seção 1 do
MATRIX.md. A NIST SP 800-61 r3 reestrutura a resposta a incidentes em torno das funções do NIST CSF 2.0 (Govern, Identify, Protect, Detect, Respond, Recover); consulte o mapeamento cruzado do AI IR Overlay para o CSF 2.0 emcrosswalks/nist-csf-2.mdpara o mapeamento no nível de função.```text ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AI IR Overlay Response Flow (NIST SP 800-61 r3, unpacked) │ │ │ │ Preparation → Detection → Triage → Containment → Evidence → │ │ Recovery → Closure │ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AI IR Overlay · MVO Controls (4) │ │ │ │ 1. INVENTORY · Agents · Identities · Tools · Write Targets │ │ 2. SAFE MODES · Kill-Switch Ladder (M0–M5; 6 M3 + 2 M4 variants) │ │ 3. EVIDENCE · Minimum AI Evidence Set (Types A–F) │ │ 4. CONTROLLED · Staged, validated re-enablement │ │ RE-ENABLE │ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Para a visão completa da matriz fase-por-controle, consulte a [Seção 1 do `MATRIX.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/MATRIX.md).
## Ordem de leitura
**Se você está respondendo a um incidente de agente de IA agora mesmo**, comece com [`RESPONSE-START.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/RESPONSE-START.md) para o caminho de navegação de quatro arquivos que o leva da página das 3h da manhã a um checkpoint defensável de 60 minutos.
**Novo aqui? Comece com [QUICKSTART.md](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/QUICKSTART.md)** para o caminho padrão de adoção de 30 dias. Para startups e pequenas equipes de segurança (5 pessoas ou menos, controle limitado de plataforma), [QUICKSTART-startup.md](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/QUICKSTART-startup.md) é o caminho mínimo viável de 4 semanas visando o Nível de Maturidade 2. Para um exemplo completo de ponta a ponta, consulte [`examples/incident-walkthrough.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/examples/incident-walkthrough.md). Para exemplos de código funcionais dos contratos de API do framework, consulte [`reference-impls/`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/reference-impls/).
Para a ordem de leitura conceitual completa, os itens 1 a 8 são o núcleo, os itens 9 a 15 são os artefatos de trabalho.
Para uma referência tabular autocontida (visão de matriz do framework: fases, escada de kill-switch, tipos de evidência, métricas, controles MVO, níveis de maturidade, índice de playbooks, crosswalk de padrões), consulte [`MATRIX.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/MATRIX.md).
1. **O Minimum Viable Overlay.** Os quatro controles em detalhe: [`framework/01-minimum-viable-overlay.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/framework/01-minimum-viable-overlay.md)
2. **O Modelo Mental.** Quatro frases que governam cada decisão: [`framework/02-mental-model.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/framework/02-mental-model.md)
3. **O Roadmap de Maturidade.** Onde seu programa está e como avançá-lo: [`framework/03-maturity-roadmap.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/framework/03-maturity-roadmap.md)
4. **Materialidade e Divulgação.** O protocolo de convocação que decide qual relógio regulatório se aplica e quando ele começa: [`framework/04-materiality-and-disclosure.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/framework/04-materiality-and-disclosure.md). O gatilho de convocação canônico (baseado em modo: M3+; baseado em condição: dados de clientes, destinatários externos, ações financeiras, dados regulados, impacto de confiança voltado ao cliente, atenção pública) referenciado por todo playbook que possa convocar a chamada.
5. **As Seis Perguntas de Triagem.** Disciplina da primeira hora: [`triage/six-questions.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/triage/six-questions.md). Cartão imprimível: [`triage/six-questions-card.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/triage/six-questions-card.md).
6. **Modos de Kill-Switch.** Escada de contenção: [`kill-switches/overview.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/kill-switches/overview.md)
7. **Conjunto Mínimo de Evidências.** O que preservar e em que ordem: [`evidence/minimum-evidence-set.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/evidence/minimum-evidence-set.md)
8. **Exemplo completo de ponta a ponta.** Uma resposta a incidente sintética, mas específica, mostrando o framework operando como um sistema coerente (inventário → modos seguros → evidências → chamada de materialidade → reativação controlada → endurecimento pós-incidente): [`examples/incident-walkthrough.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/examples/incident-walkthrough.md). Leia isto após os itens 1-7 para ver como os controles se interligam sob pressão operacional.
9. **Modelos.** [`templates/ai-bom.yaml`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/templates/ai-bom.yaml) (AI Bill of Materials para MVO-1 Inventário) · [`templates/agent-privilege-matrix.csv`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/templates/agent-privilege-matrix.csv) (matriz de níveis de ferramentas para MVO-2 Modo M3)
10. **Crosswalks.** [`crosswalks/nist-ai-rmf.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/crosswalks/nist-ai-rmf.md) (NIST AI RMF 1.0) · [`crosswalks/nist-csf-2.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/crosswalks/nist-csf-2.md) (NIST CSF 2.0 e SP 800-61 r3) · [`crosswalks/owasp-agentic-top-10.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/crosswalks/owasp-agentic-top-10.md) (OWASP Agentic Top 10 2026)
11. **Playbooks.** Todos os vinte e quatro playbooks fornecidos (gate de conteúdo concluído), organizados pelo arco descrito em [CONTENT_MAP.md](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/CONTENT_MAP.md):
- **Fundação:** [`playbooks/02-evidence-lives-in-new-places.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/02-evidence-lives-in-new-places.md) (o playbook conceitual de fundação; as Três Realidades da Evidência de IA: o ator é um workflow, não uma estação de trabalho; o payload pode ser linguagem, não malware; a evidência é frágil; leia primeiro para novos usuários e releia após qualquer incidente cuja cadeia de evidências falhou), [`playbooks/01-agent-as-privileged-identity.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/01-agent-as-privileged-identity.md) (o playbook de resposta fundamental; todo playbook posterior se baseia na lente de identidade privilegiada).
- **Prevenção:** [`playbooks/04-tool-design-is-containment.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/04-tool-design-is-containment.md) (nivelamento de ferramentas pré-incidente T0/T1/T2 que torna o Kill-Switch Modo M3 cirúrgico), [`playbooks/19-build-vs-buy.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/19-build-vs-buy.md) (disciplina no momento da aquisição: o Teste de Prova de Prontidão de 60 minutos, as oito perguntas críticas de aquisição, a Matriz de Decisão Build vs Buy e o endurecimento pós-aquisição que converte lacunas de capacidade da plataforma em compromissos contratuais ou compromissos de build do lado do cliente).
- **Encerramento:** [`playbooks/18-post-incident-hardening.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/18-post-incident-hardening.md) (o SLA de endurecimento de 5 dias úteis que transforma lições aprendidas em salvaguardas permanentes).
- **Governança:** [`playbooks/24-board-ready-scorecard.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/24-board-ready-scorecard.md) (scorecard de nível executivo em quatro domínios: Contenção, Evidência, Governança, Recuperação), [`playbooks/17-communication-techniques.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/17-communication-techniques.md) (a disciplina de comunicação de crise: SLA de primeira atualização em 30 minutos, a Taxonomia de Três Status de Confirmado/Suspeito/Validando, o Padrão de Atualização de Quatro Elementos, a Matriz de Comunicação com Stakeholders entre classes de executivos internos / dono do negócio / usuário final / cliente / regulador / conselho / imprensa / funcionários, a Biblioteca de Modelos e a disciplina de Reenquadramento Responsável que converte "a IA fez isso" em linguagem de responsabilidade do sistema), [`playbooks/05-executive-decision-making.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/05-executive-decision-making.md) (a disciplina de tomada de decisão executiva: o Pacote de Decisão Executiva Edição IA com cinco seções, incluindo o Perfil de Capacidade do Agente e o Resumo de Proveniência, o enquadramento de impacto CIA+T que eleva a Confiança ao status de par ao lado de Confidencialidade, Integridade e Disponibilidade, a cadência de 4 horas, os horizontes de planejamento de 4/24/72 horas e a disciplina de Recibo de Aprovação que impede que a aprovação humana se degrade em carimbo automático).
- **Medição e Profundidade:** [`playbooks/13-six-metrics.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/13-six-metrics.md) (as seis métricas), [`playbooks/14-testing-for-agent-failure-modes.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/14-testing-for-agent-failure-modes.md) (teste de Kill-Switch pré-produção), [`playbooks/16-training-your-team.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/16-training-your-team.md) (o playbook de disciplina de treinamento que converte as capacidades documentadas do framework em memória muscular operacional por meio do Micro-Drill de 30 Minutos, dos Quatro Movimentos Principais, dos dois papéis permanentes de Dono do Modo Seguro e Dono da Evidência, do Currículo-de-Seis e da cadência mensal com metas de treinamento mensuráveis; forma o par de teste-e-treinamento com o PB14), [`playbooks/03-rag-knowledge-base-forensics.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/03-rag-knowledge-base-forensics.md) (sequência Congele-o-Mundo de 90 minutos para incidentes de recuperação), [`playbooks/22-model-policy-drift.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/22-model-policy-drift.md) (forense de eventos de mudança para upgrades de modelo, edições de prompt, ajustes de política, alterações de retriever e reconstruções de índice; introduz a variante de contenção M3-Drift, o Snapshot de Configuração Pós-Mudança, o ledger de eventos do pipeline de mudanças, o pacote Drift Canary e a sequência de rollback em camadas; forma o par de teste-pré-produção / monitoramento-contínuo com o PB14), [`playbooks/15-records-retention.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/15-records-retention.md) (o playbook de disciplina de prova: o mergulho profundo no ciclo de vida da taxonomia de evidências A-F em captura, retenção, cadeia de custódia, prova de adulteração e descarte; introduz o Padrão de Retenção de Dois Níveis, o mecanismo de retenção legal acionado por incidente e o Teste de Reconstruibilidade trimestral que valida empiricamente as alegações de evidência do framework em 30, 60 e 90 dias), [`playbooks/23-logging-privacy.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/23-logging-privacy.md) (o playbook de disciplina de privacidade: como capturar evidências de IA sem coletar excessivamente conteúdo regulado; introduz a Matriz de Governança Multi-Stakeholder entre Segurança, Privacidade, Jurídico e Engenharia, o Modelo de Logging de Três Camadas com Camada 1 metadados + Camada 2 payload seletivo + Camada 3 escalonamento sob retenção legal, o padrão Forensically Useful e a disciplina de redação-e-tokenização; forma a tríade capturar / reter / provar com o PB15).
- **Operações:** [`playbooks/20-maturity-roadmap.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/20-maturity-roadmap.md) (visão operacional do Roadmap de Maturidade), [`playbooks/07-secrets-and-tokens.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/07-secrets-and-tokens.md) (disciplina de credenciais), [`playbooks/11-monitoring-detection.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/11-monitoring-detection.md) (três famílias de sinais para uso indevido autorizado), [`playbooks/06-prompt-injection-workflow.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/06-prompt-injection-workflow.md) (injeção de workflow: instruções prejudiciais ocultas em tickets, e-mails, páginas da web e documentos que o agente lê; defesa arquitetural sobre engenharia de prompt), [`playbooks/09-output-leakage.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/09-output-leakage.md) (vazamento sem violação: exposição de dados por meio de saídas rotineiras de IA; variante de contenção M3-Output; DLP de camada de saída e classificação de canal como defesa arquitetural; completa a tríade de cobertura entrada → contexto → saída com o PB06 e o PB03), [`playbooks/08-multi-agent-blast-radius.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/08-multi-agent-blast-radius.md) (topologias multi-agente, contenção primeiro-no-orquestrador), [`playbooks/10-vendor-copilots.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/10-vendor-copilots.md) (copilotos de fornecedores: limite de identidade controlado pelo cliente, SLAs contratuais de evidência e contenção, Drill de Evidência de Fornecedor trimestral; variante de contenção M3-Vendor), [`playbooks/12-insider-threat-3.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/12-insider-threat-3.md) (Insider Threat 3.0, tríade capacidade-intenção-impacto, engajamento conjunto RH/Jurídico), [`playbooks/21-shadow-ai.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/playbooks/21-shadow-ai.md) (descoberta de Shadow AI: o Snapshot de Descoberta de 60 minutos, o Padrão de Admissão de Shadow Agent de 24 horas, contenção em nível de identidade para runtimes não modificáveis, caminho de decisão migrar/redesenhar/desativar e o endurecimento de quatro limites, incluindo o caminho de integração governado que impede que o próximo shadow agent permaneça na sombra).
Mais playbooks são fornecidos em versões MINOR. Consulte [CHANGELOG.md](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/CHANGELOG.md) para o cronograma completo de lançamentos.
12. **Schemas.** Contratos legíveis por máquina para validação de CI: [`schemas/ai-bom.schema.json`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/schemas/ai-bom.schema.json) (validador de AI-BOM) · [`schemas/privilege-matrix.schema.json`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/schemas/privilege-matrix.schema.json) (validador de linha da Matriz de Privilégios) · [`schemas/credential-event.schema.json`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/schemas/credential-event.schema.json) (validador de log de eventos de credenciais do PB07) · [`schemas/kill-switch-api.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/schemas/kill-switch-api.md) (contrato de API de ativação do Modo M0 a M5) · [`schemas/evidence-export.spec.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/schemas/evidence-export.spec.md) (contrato de script de exportação de evidências Tipo A a F).
13. **Validador de referência.** [`scripts/validate.py`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/scripts/validate.py) (Python 3.10+, jsonschema, pyyaml). Valida o YAML de AI-BOM e o CSV da Matriz de Privilégios contra os JSON Schemas; a v0.26.0 adiciona validação de kill-switch condicional ao alvo de maturidade, além de verificações de obsolescência de atualidade operacional para `last_reviewed` (janela de 7 dias) e `kill_switches.mX.tested_at` (janela de 90 dias). Execute com `--strict` para elevar a obsolescência a erros de CI. Uma GitHub Action em [`.github/workflows/validate-templates.yml`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/.github/workflows/validate-templates.yml) executa o validador em todo pull request que toque em `templates/`, `schemas/` ou no próprio script.
14. **Implementações de referência.** [`reference-impls/evidence_exporter/`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/reference-impls/evidence_exporter/) é um CLI em Python que implementa o [Contrato de Script de Exportação de Evidências](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/schemas/evidence-export.spec.md) para os Tipos A a F com disciplina de manifesto, hashes de integridade, exportação paralela e eventos de telemetria. [`reference-impls/kill_switch_demo/`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/reference-impls/kill_switch_demo/) demonstra o [Contrato de API de Kill-Switch](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/schemas/kill-switch-api.md) com M0/M1/M2/M3/M4 contra um registro de ferramentas de agente sintético, incluindo aplicação de separação de funções e o parâmetro de escopo M3. Ambos usam apenas a biblioteca padrão do Python 3.10+; ambos executam de ponta a ponta sem exigir contas de fornecedores.
15. **Matriz do Framework.** [`MATRIX.md`](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/MATRIX.md): referência tabular autocontida para o framework na v0.33.0. Nove seções cobrindo a matriz de fases de resposta (Preparação até Encerramento), a escada de kill-switch com todas as seis variantes M3, o Conjunto Mínimo de Evidências com ponteiros de mergulho profundo, as Seis Métricas, os quatro controles MVO, os quatro níveis de maturidade, a referência rápida dos 24 playbooks, o resumo do crosswalk de padrões e uma legenda de leitura rápida. Calibrada para briefings de conselho, onboarding, walkthroughs de auditores e referências de uma página. Cada célula remete a um arquivo específico no repositório.
## Proveniência
O AI IR Overlay foi desenvolvido por meio da série de newsletters do LinkedIn *AI IR Overlay* (Edições 1 a 24, 2025 a 2026), de autoria de Jacob Ideji, como uma síntese do NIST AI RMF 1.0, NIST CSF 2.0, NIST SP 800-61 r3, OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, obrigações de deployer do EU AI Act e a experiência do mantenedor em resposta a incidentes e segurança de IA. O framework ainda não foi implantado em um incidente de IA de produção documentado; adotantes que o utilizarem em um incidente real são incentivados a enviar estudos de caso anonimizados via [Discussions](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/discussions). Cada edição da newsletter corresponde a um playbook no framework completo. Consulte [CONTENT_MAP.md](https://github.com/jacobideji/aiiroverlay/blob/HEAD/CONTENT_MAP.md) para o índice edição-para-arquivo.
## Trabalhos relacionados
- NIST SP 800-61 r3: *Incident Response Recommendations and Considerations for Cybersecurity Risk Management*, um Community Profile do CSF 2.0 (abril de 2025, substitui a r2)
- NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0)
- OWASP Top 10 for LLM Applications (2025.1)
- OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 (ASI01 a ASI10, OWASP GenAI Security Project)
- ISO/IEC 27035 (série multiparte): *Information security incident management* (a disciplina geral de RI que o AI IR Overlay estende para agentes de IA; referenciada como disciplina base em `framework/01-minimum-viable-overlay.md`)
- ISO/IEC 42001:2023: *Information technology, Artificial intelligence, Management system* (AIMS)
- EU AI Act (Regulamento 2024/1689), obrigações do Artigo 26 para deployers
- MITRE ATLAS (Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems): arte anterior adjacente sobre modelagem de ameaças de IA. Atualmente não mapeado nos crosswalks; um crosswalk de ATLAS é bem-vindo como contribuição da comunidade
## Siglas
- **AI-BOM**: AI Bill of Materials
- **ASI**: Agentic Security Initiative (OWASP)
- **CCPA**: California Consumer Privacy Act
- **CSF**: (NIST) Cybersecurity Framework
- **DFS**: (New York State) Department of Financial Services
- **DLP**: Data Loss Prevention
- **EDR**: Endpoint Detection and Response
- **GDPR**: General Data Protection Regulation (UE)
- **HIPAA**: Health Insurance Portability and Accountability Act
- **IC**: Incident Commander
- **IR**: Incident Response
- **MCP**: Model Context Protocol
- **MVO**: Minimum Viable Overlay
- **PAM**: Privileged Access Management
- **PHI**: Protected Health Information
- **PII**: Personally Identifiable Information
- **RAG**: Retrieval-Augmented Generation
- **RMF**: (NIST AI) Risk Management Framework
- **SIEM**: Security Information and Event Management
- **SLA**: Service Level Agreement
- **SOC**: Security Operations Center *(distinto do SOC 2, o padrão de auditoria da AICPA)*
- **TTA**: Time-to-Activate
- **TTE**: Time-to-Evidence
- **TTSM**: Time-to-Safe-Mode
- **UEBA**: User and Entity Behavior Analytics