Master online - Cybersecurity, data protection e AI

24 ore (6 incontri live) Direzione Scientifica
Marco Martorana

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Presentazione

Destinatari

Avvocati
Responsabili e addetti affari legali
Amministratori di sistema
Consulenti aziendali
Internal Auditor
Professionisti del settore informatico e delle nuove tecnologie
Investigatori privati

Obiettivi

Acquisire consapevolezza sulle principali tematiche e normative connesse alle nuove tecnologie, comprese le prospettive future e le questioni aperte
Acquisire conoscenze riguardanti la sicurezza informatica e le investigazioni online, specialmente in relazione alle nuove tecniche del settore digitale
Acquisire cognizione dei principali reati informatici e della tutela degli interessati da un punto di vista penalistico
Conoscere gli strumenti di tutela e i profili di utilizzabilità delle informazioni raccolte all'interno del processo
Analizzare il Regolamento AI Act e le sue specifiche categorie di rischio e di obblighi.

Materiale Didattico

A supporto di ogni lezione è previsto materiale didattico in formato digitale, appositamente predisposti dai docenti

Programma

I MODULO - CYBERSECURITY E DATA PROTECTION

Cosa è la Cybersecurity
I principi fondamentali della sicurezza fisica e logica
Analisi del rischio e protezione dei dati
La responsabilità del Titolare del trattamento in caso di mancata adozione delle adeguate misure di sicurezza
La responsabilità dell'ISP
Deep & Dark web
AI Act: categorie e livelli di rischio

obblighi per i fornitori e gli utenti di sistemi di intelligenza artificiale
vigilanza e sanzioni

LESSON LEARNED

Conoscere i risvolti giuridici dell'utilizzo delle nuove tecnologie e i profili di responsabilità civile
Predisporre le misure di sicurezza tecniche e organizzative per la gestione del rischio
Comprendere la differenza tra deep web e dark web, con particolare riferimento alle attività illecite compiute mediante l'utilizzo di quest'ultimo
Conoscere i principi e le disposizioni dell'AI Act, identificando le categorie di rischio per assolvere gli obblighi previsti per fornitori e utenti dei sistemi di intelligenza artificiale

II MODULO - RESILIENZA, AI E CYBERSECURITY

Resilienza dei sistemi informatici e di AI: robustezza e risposta agli incidenti
Codici di condotta per l'uso etico dell'AI in cybersecurity
Responsabilità dell'AI: ruoli e obblighi
Implicazioni etiche e sociali dell'AI in cybersecurity
Gestione degli incidenti di sicurezza potenziata dall'IA

LESSON LEARNED

Comprendere i principi fondamentali per l'uso responsabile dell'intelligenza artificiale nella cybersecurity
Sviluppare competenze nella gestione della resilienza dei sistemi basati su AI
Valutare criticamente l'integrazione dell'IA nei sistemi di cybersecurity, identificando sia i benefici che i potenziali rischi
Sviluppare procedure efficaci di gestione degli incidenti di sicurezza sfruttando le potenzialità dell'IA per migliorare detection, response e recovery

III MODULO - CRIMINI INFORMATICI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Uso dell'intelligenza artificiale per generare ransomware
Frodi e phishing
Deepfake e voice cloning
AI nelle investigazioni digitali
Intelligenza artificiale per generare contenuti d'odio
AI nella guerra dell'informazione per creare fake news

LESSON LEARNED

Comprensione dell'uso dell'intelligenza artificiale come strumento di attacco
Comprensione del ruolo del "falso" nel nuovo panorama criminale
Capacità di individuazione delle modalità più comuni di attacco e di frode
Capacità nell'individuazione dei contenuti di disinformazione

IV MODULO - INFORMATICA FORENSE

La prova digitale
Le acquisizioni delle fonti di prova nell'ambiente informatico ed online:

acquisizioni di pagine web
acquisizioni di mail
acquisizioni di comunicazioni scambiate tramite strumenti di messaggistica
le investigazioni mediante celle telefoniche

I principi di autenticità e non ripudio
La ripartizione dell'onere della prova digitale
Utilizzo della prova nel processo e le conseguenze derivanti dalla violazione dei protocolli

LESSON LEARNED

Conoscere le modalità di acquisizione della prova digitale
Comprenderne la valenza in termini di prova documentale
Delineare i profili di utilizzabilità in ambito processuale

V MODULO - DIRETTIVA NIS 2

Ambito d'applicazione: settori coinvolti, criteri dimensionali e soggetti obbligati
Adempimenti previsti e relative scadenze
Implementazione delle misure tecniche in conformità alle linee guida ACN
Implementazione piano di incident response: procedure, ruoli e responsabilità
Sanzioni: regime sanzionatorio amministrativo e penale

LESSON LEARNED

Identificare correttamente i soggetti ricadenti nell'ambito di applicazione della Direttiva NIS 2 e comprendere i criteri di inclusione
Implementare efficacemente le misure tecniche e organizzative di sicurezza in conformità con le linee guida dell'Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale
Sviluppare e testare un piano di incident response adeguato agli standard richiesti dalla Direttiva NIS 2
Conoscere il sistema sanzionatorio e valutare i rischi derivanti dalla non conformità alla normativa

VI MODULO - OSINT E WEBINT

Osint: nozioni e applicazioni
Le fonti liberamente accessibili e il dato personale manifestamente pubblico
Il web come fonte di prova documentale
Webint: l'intelligenza artificiale al servizio del data mining e della predictive analytics
Osint, copyright e protezione dei dati personali
L'utilizzo di OSINT per la lotta alle fake news

LESSON LEARNED

Comprendere la regolamentazione legata alle fonti OSINT e le relative applicazioni pratiche
Esaminare il web come fonte di prova documentale

Crediti e attestati

Diploma di master e attestato

Al termine dell'iniziativa verrà rilasciato il diploma di Master.

Qualora previsto dal Regolamento per la formazione professionale continua di appartenenza dell'iscritto, verrà rilasciato anche un attestato di frequenza per i crediti formativi.