Privacy e sicurezza nella condivisione e gestione dei dati in scenari emergenti

Privacy e sicurezza nella condivisione e gestione dei dati in scenari emergenti

Il modulo fornisce una panoramica di problematiche, rischi e soluzioni di particolare rilievo per la protezione dei dati in scenari emergenti nei quali coloro che operano in realtà pubbliche e private o come professionisti si confrontano con crescente frequenza. Tali contesti includono la condivisione, la pubblicazione, l’analisi, la gestione e l’archiviazione di dati nel rispetto della loro privacy e sicurezza. Legislazioni e regolamentazione per la protezione di dati impongono restrizioni che limitano l’uso dei dati, e gli individui, così come le aziende, chiedono il rispetto dei loro requisiti di protezione e la garanzia di un controllo effettivo dei loro dati.

Argomenti

Concetti di privacy e anonymity
Problematiche inerenti la protezione dei dati; Aspetti normativi
Requisiti e Politiche
Approcci alle protezione dei dati (ad es. anonimizzazione, pseudonimizzazione); Apprendimento delle tecniche e metriche di protezione (ad es. k-anonymity, l-diversity, differential privacy)
Protezione dei dati in scenari emergenti (ad es. AI, Smart Cities, Cloud); Privacy in contesti AI (ad es. Machine Learning)
Sicurezza e privacy dei dati in contesti di outsourcing e distribuiti (ad es. Cloud, IoT, Fog/edge computing)

Target

  • imprese e pubbliche amministrazioni
  • dipendenti e professionisti coinvolti nel trattamento dei dati, sia in ambito informatico che in ambito amministrativo, gestionale come anche in altre funzioni

Articolazione corso

Modulo 1 - SICUREZZA E PRIVACY DEI DATI
12 ore

•Concetti di privacy e anonymity
•Problematiche inerenti la protezione dei dati
•Aspetti normativi e standard di riferimento
•Requisiti
•Politiche
•Introduzione a misure tecniche quali ad es. anonimizzazione e pseudonimizzazione 

Modulo 2 - APPROFONDIMENTO DELLE TECNICHE E METRICHE DI PROTEZIONE
16 ore

•k-anonymity
•l-diversity
•Differential privacy

Modulo 3 - PROTEZIONE DEI DATI IN SCENARI EMERGENTI
12 ore

•Analisi rischi in scenari quali ad es. AI, Smart Cities, Cloud
•Approfondimento riguardante la Privacy in contesti AI (ad es. Machine Learning) •Sicurezza e privacy dei dati in contesti di outsourcing e distribuiti (ad es. Cloud, IoT, Fog/edge computing)

LABORATORIO
16 ore

•Esercitazioni pratiche volte ad analizzare esempi e casi di studio relativamente all'applicazione dei concetti sviluppati per valutare i rischi di compromissione della privacy e l'applicazione di misure e tecniche di protezione dei dati
•AI e sicurezza dei dati
•Cloud/Fog/Edge Computing

Privacy e sicurezza nella condivisione e gestione dei dati in scenari emergenti

Indice

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