CIPT Exam Study Guide

Prepare-se para o exame de certificação CIPT (Certified Information Privacy Technologist) da IAPP com um guia de estudo completo e focado, baseado no Corpo de Conhecimento CIPT atual (v4.0, em vigor a partir de setembro de 2025).

O Guia de Estudo CIPT organiza todo o conteúdo nos cinco domínios oficiais do exame: O Papel do Tecnólogo em Privacidade na Organização; Coleta, Uso, Disseminação e Destruição de Dados; Gerenciamento de Riscos de Privacidade; Privacidade por Design; e Engenharia de Privacidade e Governança de Privacidade. Assim, você estuda exatamente o que é avaliado no exame.

QUATRO MANEIRAS DE ESTUDAR

• 172 flashcards — vire com um toque, organizados por domínio do exame

• 126 questões de múltipla escolha com explicações detalhadas

• Jogo de correspondência de termos — combine todos os 112 termos-chave, em rodadas de cinco

• Glossário pesquisável com 112 termos e 43 modelos e métricas

TÓPICOS ABORDADOS

• Fundamentos e função: FIPPs, princípios da OCDE, conceitos de GDPR/CCPA, funções de governança de dados (DPO, proprietário, administrador, custodiante), modelos de risco de privacidade (Nissenbaum, Calo, FAIR, NICE), ética de dados e viés na tomada de decisões automatizada

• Modelagem de ameaças: taxonomia de Solove, LINDDUN, MITRE PANOPTIC, conceitos de ameaça/vulnerabilidade/ataque

• Ciclo de vida dos dados: minimização, gestão de consentimento, retenção e destruição segura, risco de agregação, segregação de processamento, riscos de web scraping

• PETs e desidentificação: anonimização, pseudonimização k-anonimato, l-diversidade, t-proximidade, privacidade diferencial, criptografia homomórfica, computação multipartidária segura, provas de conhecimento zero, aprendizado federado, tokenização, hashing e criptografia

• Rastreamento e vigilância: cookies, impressão digital, adtech e lances em tempo real, padrões obscuros, biometria, rastreamento de localização, IoT, monitoramento no local de trabalho

• Privacidade por design: os 7 princípios de Cavoukian, Artigo 25 do GDPR, UX com proteção de privacidade, design sensível a valores, testes de usabilidade

• Engenharia e governança de privacidade: objetivos de engenharia de privacidade do NIST, integração do SDLC, DPIAs, diagramas de fluxo de dados, inventário de dados, RoPA, ISO/IEC 27701, NIST Privacy Framework, riscos de privacidade de IA/ML (inversão de modelo, inferência de associação, LLMs)

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Este aplicativo é uma ferramenta de estudo independente e não é afiliado, endossado ou patrocinado pela Associação Internacional de Profissionais de Privacidade (IAPP). Todas as marcas registradas são propriedade de seus respectivos proprietários. O conteúdo e as políticas do exame mudam com o tempo — sempre verifique os requisitos atuais com o órgão certificador.