L’avvento della Digital Forensics ha imposto una transizione irreversibile ed inarrestabile nel paradigma investigativo, la ricostruzione del fatto storico è migrata in un’istante dalla tradizionale (e spesso fallibile) prova dichiarativa verso un modello di accertamento scientifico del dato.

In questo scenario, la Legge 48/2008 ha rappresentato lo spartiacque normativo necessario per recepire la Convenzione di Budapest, ma il suo limite è emerso chiaramente nella prassi: se da un lato ha codificato il “come” (blindando l’acquisizione tramite protocolli di integrità e immodificabilità, come l’hashing e la catena di custodia), dall’altro ha lasciato una zona d’ombra sul “cosa” sia legittimo acquisire e, soprattutto, sul limite temporale della detenzione del dato e gestione dello stesso. È proprio in questo vuoto che si inserisce l’elaborazione giurisprudenziale della “copia-mezzo”.

Ontologicamente, la copia-mezzo non rappresenta l’oggetto del sequestro in sé, ma si configura come una “copia servente” (il mezzo): uno strumento tecnico-giuridico volto a bilanciare l’esigenza investigativa con il diritto alla restituzione del “contenitore” fisico (smartphone, workstation, notebook etc.) all’avente diritto.

Si assiste, di fatto, alla dematerializzazione della perquisizione, che si sposta dal piano fisico a un ambiente digitale controllato. Tuttavia, come evidenziato dalla Suprema Corte[1] , questa copia speculare genera un paradosso investigativo: essa cristallizza una massa di dati “indistinti e magmatici”, un vero e proprio “ecosistema digitale”[2] che, ab origine, è privo di una funzione probatoria definita e contiene la totalità della vita privata dell’interessato. La legittimità della ritenzione di tale massa è dunque subordinata a un vincolo temporale e finalistico stringente: il “tempo strettamente necessario”[3] per l’attività di filtering e selezione dei dati pertinenti.

Oltrepassare tale limite significa snaturare l’istituto: senza una selezione mirata, la copia-mezzo smette di essere uno strumento probatorio e diventa una forma di sequestro esplorativo indiscriminato, eludendo il precetto dell’art. 253 c.p.p. e trasformando l’indagine in una pericolosa attività di fishing expedition (pesca a strascico) vietata dal nostro ordinamento.

Il dato comunicativo tra “documento” e “corrispondenza”: la nuova barriera della Corte Costituzionale

La complessità epistemologica della “copia-mezzo”, appena introdotta, raggiunge, probabilmente il suo apice critico, quando l’analisi si sposta dai file statici al dominio della comunicazione digitale, sempre più diffusa nella nostra quotidianità.

La rivoluzione interpretativa innescata da qualche anno dalla Corte Costituzionale (sent. 170/2023) e dalle Cassazione [4] ha scardinato la prassi consolidata che considerava SMS, e-mail e messaggistica istantanea (WhatsApp, Telegram) alla stregua di meri “documenti” una volta archiviati nella memoria del dispositivo. Si è oggi affermato un principio di “ultra-vitalità ed attualità della corrispondenza”: il dato comunicativo, finché conserva un carattere di attualità per gli interlocutori e non degrada a mero reperto storico, rimane protetto dall’inviolabile scudo dell’art. 15 della Costituzione.

Questa ontologia del dato impone un radicale cambio di passo: l’acquisizione non può più avvenire tramite un generico decreto di sequestro probatorio (art. 253 c.p.p.), ma esige un atto motivato che rispetti le forme dell’art. 254 c.p.p., con tutte le garanzie che ne conseguono in termini di riserva di giurisdizione. Sul piano operativo, l’impatto per la Polizia Giudiziaria e per gli specialisti di Digital Forensics è, per certi versi, dirompente. La prassi dell’ispezione immediata del contenuto del dispositivo al momento del sequestro – volta a ricercare “a caldo” elementi utili – diviene un terreno minato.

L’operatore deve oggi limitarsi alla mera apprensione fisica o alla duplicazione integrale (bit-stream image) del supporto, astenendosi da qualsiasi attività di cognizione diretta del contenuto comunicativo prima dell’emissione di un decreto specifico. Ogni incursione non autorizzata nel “flusso del pensiero” cristallizzato nei messaggi rischia di generare un’inutilizzabilità patologica della prova, rendendo vano lo sforzo investigativo.

A questo scenario interno si sovrappone la pressione della giurisprudenza sovranazionale. La Corte di Giustizia UE (sent. C-548/21)<[5] sta spingendo verso un modello in cui l’accesso ai dati digitali sia subordinato al controllo preventivo di un giudice o di un’autorità amministrativa indipendente.

Questo orientamento mette in crisi l’architettura del nostro Codice, laddove il Pubblico Ministero, pur essendo parte dell’Autorità Giudiziaria, è percepito dalla giurisprudenza europea come parte processuale priva di quella terzietà assoluta necessaria per autorizzare l’intrusione massiva nella sfera privata garantita dai moderni smartphone. In sintesi, la “copia-mezzo” non è più solo un contenitore tecnico, ma un sacrario di diritti che la tecnica forense deve imparare a maneggiare con estrema cautela procedurale.

Il mosaico delle prassi: la risposta resiliente delle Procure al vuoto normativo

In attesa di un intervento organico del legislatore — con lo sguardo rivolto al dibattito sul DDL S. 806 (approvato) – C.1822 (in corso di esame in commissione)[6]— il panorama nazionale si presenta come un laboratorio a cielo aperto.

Le Procure italiane, consapevoli che la “copia-mezzo” non può più essere “negata” ma va gestita[7], hanno elaborato linee guida (direttive) [8] che tentano di sintetizzare due esigenze opposte: il rigore del “Giusto Processo – Fair Trial” e l’efficacia dell’azione di contrasto al crimine.

L’evoluzione della Digital Forensics nel panorama giudiziario italiano ha imposto l’adozione di protocolli d’azione che, pur in assenza di una riforma organica del codice di rito, garantiscano l’integrità del dato e la tenuta costituzionale delle indagini, in particolare dall’analisi delle direttive emanate dalle principali Procure della Repubblica, emerge innanzitutto un solido nucleo di tratti comuni, che costituiscono ormai il “minimo denominatore” della disciplina.

Tutte le direttive/circolari concordano sulla natura strumentale e temporanea del sequestro del supporto fisico: lo smartphone o il PC non sono più il fine dell’apprensione, ma il mero veicolo per giungere alla formazione della “copia-mezzo”. Il riconoscimento della copia forense come unico ambiente di analisi investigativa e l’obbligo di restituzione immediata dell’originale rappresentano il pilastro di un sistema che tenta di rispettare il principio di proporzionalità, limitando l’invasività del sequestro ai soli tempi tecnici di duplicazione bit-stream.

Tuttavia, superata questa base metodologica, il panorama si frammenta in un mosaico di prassi e direttive che riflettono diverse interpretazioni del bilanciamento tra efficienza e garanzie. Questo sforzo di auto-regolamentazione ha prodotto modelli d’eccellenza che nelle loro similitudini e differenze meritano un’analisi di dettaglio.

La Procura di Trento, ad esempio, declina il tema con un marcato accento sulla protezione dei dati personali. La sua direttiva si distingue per una lotta serrata contro la proliferazione dei cosiddetti “archivi di massa paralleli”. In questa visione, la Polizia Giudiziaria non deve trattenere duplicati informali che potrebbero trasformarsi in banche dati permanenti al di fuori del controllo giudiziario. Il focus trentino è quasi “ecologico”: una volta selezionato il dato pertinente (chat, mail, messaggistica), tutto ciò che è eccedente deve essere rimosso, per evitare che la vita privata di indagati o terzi rimanga cristallizzata nei server degli uffici investigativi senza una reale necessità processuale.

Spostandoci verso il modello adottato dalla Procura di Bari, l’attenzione si sposta sul rigore procedurale e sulla compartimentazione delle competenze. Qui, la differenza sostanziale risiede nella “neutralizzazione” tecnica della Polizia Giudiziaria nella fase di analisi profonda. Agli operanti è richiesto un ruolo di primi soccorritori (First Responders): devono isolare il dispositivo e assicurarne l’integrità. La fase successiva, quella della creazione della copia e del filtering, viene idealmente sottratta alla discrezionalità investigativa per essere affidata al tecnicismo dei consulenti ex art. 359 c.p.p. L’uso della crittografia obbligatoria per la copia-mezzo, con chiavi consegnate in busta chiusa al PM, eleva lo standard di sicurezza a un livello quasi notarile, rendendo Bari l’avamposto della “certificazione del dato”.

Un approccio radicalmente diverso è quello che emerge dalla Procura di Roma, la quale rivendica con forza l’autonomia investigativa del Pubblico Ministero. Mentre la tendenza europea spinge per un controllo preventivo del giudice, il modello romano difende la prerogativa dell’organo inquirente di disporre il sequestro senza autorizzazione del GIP, a patto che il decreto sia supportato da una motivazione “chirurgica”. Roma non punta sulla distruzione immediata o sulla delega a terzi, ma sulla qualità della perimetrazione investigativa: è il magistrato che, definendo parole chiave e archi temporali, deve farsi garante della pertinenza, mantenendo però la rapidità d’azione tipica della fase inquirente.

Infine, le realtà di Torino e Cagliari introducono una variabile fondamentale per la tenuta del futuro processo: la “copia di sicurezza”. Queste Procure hanno compreso che la cancellazione eccessivamente zelante dei dati non pertinenti potrebbe paradossalmente ledere il diritto di difesa. Torino, in particolare, si distingue per l’adozione di standard tecnologici elevati, come l’uso dei nastri magnetici LTO, per conservare una copia integrale in un “limbo” protetto.

Questa scelta operativa garantisce la parità delle armi, permettendo alla difesa di accedere, se autorizzata, a quella massa magmatica originaria che la PG potrebbe aver scartato, ma che potrebbe contenere elementi a discarico. Cagliari, dal canto suo, specifica con precisione i provvedimenti di distruzione nel caso di assenza di esigenze conservative, ma ribadisce che tale atto deve sempre fare salvo il diritto al contraddittorio, ponendosi come sintesi equilibrata tra il rigore della privacy di Trento e le esigenze garantiste di Torino.

In conclusione, sebbene il “punto di partenza” (la copia forense) sia identico per tutte, il “punto di arrivo” varia significativamente: dalla distruzione cautelativa di Trento alla conservazione archivistica di Torino, passando per il blindaggio tecnico di Bari e il pragmatismo inquirente di Roma. Questo scenario delinea un’Italia a più velocità, dove la Digital Forensics non è solo una disciplina tecnica, ma un vero e proprio esercizio di ingegneria costituzionale applicata.

Selezione del dato e crisi del contraddittorio nell’analisi forense

Il passaggio dalla “massa magmatica” della copia-mezzo alla formazione della prova utilizzabile in dibattimento non è un’operazione neutra, ma un processo di distillazione tecnicamente insidioso e giuridicamente parziale, invero, se la creazione della copia forense garantisce l’integrità del reperto, è nella fase di selezione che si gioca il destino del processo.

Tuttavia, gli strumenti oggi utilizzati per setacciare i gigabyte di vita digitale contenuti in uno smartphone si rivelano spesso inadeguati o, peggio, forieri di pericolosi bias investigativi[9].

L’uso delle keyword (parole chiave), pur essendo il metodo più diffuso, manifesta limiti strutturali che rasentano la fallacia metodologica. Da un lato, l’utilizzo di termini troppo generici genera un “rumore di fondo” che viola il principio di proporzionalità, trascinando nel fascicolo processuale stralci di vita privata del tutto irrilevanti. Dall’altro, l’impiego di termini eccessivamente specifici rischia di fallire l’obiettivo, non intercettando comunicazioni occultate dietro linguaggi gergali o criptici.

Nel gergo dei narcotrafficanti, termini come “bamba” o “bimba” / “ananas” o “banane” sostituiscono la sostanza stupefacente, rendendo una ricerca testuale standard del tutto inefficace. La selezione, dunque, non è mai un atto puramente meccanico, ma un’operazione semantica complessa che richiede un’interpretazione contestuale che la macchina, da sola, non può fornire. Peraltro, un “sistema” complesso e cronologico, basato su una tempistica stringente come quello della “copia-mezzo” non sempre permette di apprezzare compitamente quali siano i termini gergali o criptici se non dopo una peculiare analisi dell’intero “patrimonio digitale” acquisito all’indagine. Il cuore della criticità risiede nella natura unilaterale di questa attività.

La prassi attuale delega la delicata fase del filtering al consulente tecnico del PM o alla Polizia Giudiziaria, spesso confinando la difesa in un ruolo meramente passivo. Sebbene l’acquisizione della copia sia tecnicamente ripetibile (art. 359 c.p.p.), la selezione dei dati avviene in un cono d’ombra dove il contraddittorio è assente. Il rischio è la cristallizzazione di un quadro probatorio parziale: se l’accusa seleziona solo i frammenti che confermano l’ipotesi di reato, la verità processuale risulterà irrimediabilmente zoppa.

In questo solco si inseriscono le proposte del DDL 806, già prima richiamato e le riflessioni della dottrina più avanzata, che premono per una “proceduralizzazione” della selezione. L’obiettivo è anticipare il contraddittorio già nella fase di definizione dei criteri di ricerca.

Trasformare l’accertamento da consulenza unilaterale in una sorta di “perizia garantita“ — magari attraverso lo schema dell’incidente probatorio (art. 360 c.p.p.) — permetterebbe alla difesa di interloquire su cosa cercare e con quali strumenti, garantendo che l’indagine non diventi una ricerca a senso unico[10]. Un aspetto troppo spesso trascurato è il pericolo legato alla distruzione della copia-mezzo dopo la selezione iniziale. Operativamente, ogni indagine vive di una “escalation investigativa“: elementi emersi mesi dopo il sequestro potrebbero dare un significato nuovo a dati inizialmente scartati.

Se la copia integrale viene distrutta in nome di una privacy malintesa o di una prassi frettolosa, si preclude definitivamente la possibilità di correlare nuovi indizi a vecchi dati, mutilando sia la capacità di accertamento della verità da parte del PM, sia il diritto della difesa di ricercare elementi a discarico emersi in un secondo momento. La sfida della moderna Digital Forensics è dunque questa: proteggere la privacy senza accecare la giustizia, e garantire la prova senza sacrificare il diritto alla difesa nel nome di un’efficienza puramente formale.

Oltre la tecnica: verso un’etica della prova digitale e il nuovo ruolo del giudice

Il percorso fin qui delineato rende evidente come il quadro attuale non sia più sostenibile attraverso il solo strumento delle prassi circolari o dell’auto-regolamentazione delle singole Procure. Siamo giunti a un punto di rottura epistemologico che esige un intervento legislativo organico e coraggioso. In questo senso, il DDL 806 non rappresenta solo una proposta normativa, ma una vera e propria necessità di civiltà giuridica: il passaggio verso un controllo giurisdizionale preventivo (affidato al GIP) sul sequestro dei dispositivi elettronici non è più procrastinabile e richiede una presa di posizione che permetta di uscire dalla situazione “a macchia di leopardo” in cui oggi gli addetti ai lavori si trovano ad operare[11].

Equiparare l’intrusione digitale alle intercettazioni telefoniche significa finalmente riconoscere che uno smartphone non è un semplice oggetto, ma l’estensione digitale dell’anima e della libertà della persona.

Sottrarre al Pubblico Ministero la gestione esclusiva di una fase così pervasiva risponde non solo alle pressanti sollecitazioni della giurisprudenza sovranazionale (Corte EDU e CGUE), ma riporta l’equilibrio tra poteri al centro del processo penale. La “copia-mezzo” deve cessare di essere un’appendice tecnica gestita unilateralmente per diventare il fulcro di una procedura garantita, dove la duplicazione avvenga in un contraddittorio effettivo e il “congelamento” del dato sia funzionale a una selezione partecipata, e non a un’acquisizione indiscriminata.

In questa nuova architettura della prova, il tecnico forense non è più solo un estrattore di bit, ma un custode di garanzie. La sfida del futuro legislatore sarà quella di codificare un sistema capace di prevenire le cosiddette “pesche a strascico” (fishing expeditions) nella vita privata dei cittadini, garantendo che ogni byte acquisito rispetti rigorosamente i canoni di pertinenza e proporzionalità.

La “copia-mezzo”, in definitiva, non può e non deve più essere considerata un mero artefatto transitorio. Essa è lo specchio di una metamorfosi che vede il processo penale misurarsi con la complessità dell’era digitale, solo attraverso una sintesi equilibrata tra rigore tecnico, controllo del giudice e centralità del contraddittorio, potremo assicurare che la ricerca della verità non avvenga mai a discapito dei diritti fondamentali, trasformando la Digital Forensics da strumento di potenziale oppressione a presidio di legalità e giustizia.

Se il dato è il “nuovo petrolio”, la procedura penale deve esserne il raffinato sistema di controllo ambientale, per evitare che la fuoriuscita indiscriminata di informazioni personali inquini irrimediabilmente le basi dello Stato di Diritto.

Note:

[1] Cass. pen. Sez. VI, Sent., (ud. 09-12-2020) 19-02-2021, n. 6623 – Sez. VI, n. 34265 del 22/9/2020, Aleotti, Rv. 279949; ma per riferimenti alle modalità operative si rinvia anche a Sez. VI, n. 13165 del 4/3/2020, Scagliarini, Rv. 279143.

[2] Un vero e proprio “ecosistema digitale” che, nella realtà tecnologica odierna, risulta ulteriormente esaltato dal fenomeno della sincronizzazione permanente. Quest’ultima trasforma il dato da elemento statico, confinato nel singolo hardware, in un flusso ubiquo che si concretizza nella circolazione bidirezionale tra dispositivi fisici (smartphone, tablet, PC) e infrastrutture cloud. Ne deriva che l’ecosistema del soggetto non è più una “scatola” chiusa, ma un reticolo di informazioni costantemente aggiornate e speculari, dove il confine tra memoria locale e archivio remoto sfuma, rendendo la cristallizzazione investigativa ancora più complessa e invasiva.

[3] Cass. Pen., Sez. VI, n. 543/2026.

[4] In particolare: Sez. VI, n. 34265 del 22/9/2020, Aleotti, Rv. 279949 – Cass. pen. Sez. VI, Sent., (ud. 21-05-2024) 30-07-2024, n. 31180.

[5] https://archiviopenale.it/corte-di-giustizia-dell-unione-europea-(grande-camera)-4-ottobre-2024-causa-c-548-21/contenuti/29682

[6] https://www.senato.it/leggi-e-documenti/disegni-di-legge/scheda-ddl?did=57327

[7] Già citata in nota 3 – Cass. Pen. Sez. VI, sentenza n. 543 depositata l’8 gennaio 2026.

[8] Dirette alla PG e al PM.

[9] Talvolta aggravati dall’utilizzo sempre più spinto di sistemi di intelligenza artificiale. In merito rimando ad altri miei articoli e ad altri contributi reperibili in rete: “Pier-Luca Toselli, AI e digital forensics”.

[10] Sui lavori in corso in Parlamento, rinvio a questo link: https://www.camera.it/leg19/126?leg=19&idDocumento=1822
dove si possono leggere, nella sezione Attività conoscitiva, le audizioni informali, tra gli altri, di Giovanni Melillo, procuratore nazionale antimafia e antiterrorismo; Cesare Parodi, presidente dell’Associazione nazionale magistrati; Francesco Cajani, Sostituto Procuratore della Repubblica presso il Tribunale di Milano; Maurizio De Lucia, Procuratore della Repubblica di Palermo.

[11] Si pensi alle situazioni investigative che interessano più Procure con diverse direttive.

Profilo Autore

Sono un ufficiale di polizia Giudiziaria che ha maturato un’esperienza ormai trentennale nel settore della sicurezza e delle investigazioni, con specifico riferimento negli ultimi 8 anni alla digital forensic per la quale ho conseguito la qualifica di Computer Forensic e Data Analysis . L’esperienza ha anche permesso di consolidare ed affinare una solida preparazione tecnico-giuridica sia nel settore delle investigazioni in genere sia in quello più prettamente informatico. Sono stato docente nell’ambito del Master Executive di II livello in Criminologia e Cyber Security – Modulo 7: Lotta al Crimine organizzato (Master Sida – Fondazione INUIT Tor Vergata).

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/copia-mezzo/

La Legge 132/2025 e il GDPR rappresentano oggi i due pilastri normativi che ridefiniscono il perimetro di responsabilità per chi sviluppa, distribuisce e utilizza sistemi di intelligenza artificiale in Italia. L’entrata in vigore, il 10 ottobre 2025, del primo quadro normativo organico nazionale sull’IA non ha semplicemente aggiunto un nuovo strato di compliance: ha innescato una trasformazione sistemica che impone ai professionisti della sicurezza informatica di ripensare processi, documentazione e governance. Questo contributo analizza le implicazioni operative concrete per CISO, DPO, security architect e legal counsel, identificando i nodi critici dell’integrazione tra normativa privacy e regolamentazione dell’intelligenza artificiale.

Il contesto: una convergenza normativa senza precedenti

Chi osserva l’evoluzione del quadro regolatorio europeo con l’occhio del practitioner riconosce immediatamente la portata della sfida. Nel 2025, le autorità privacy dello Spazio Economico Europeo hanno inflitto 335 sanzioni per violazioni del GDPR, per un ammontare complessivo di 1,1 miliardi di euro secondo il GDPR Enforcement Tracker. Tre soli provvedimenti – TikTok (530 milioni di euro), Google (325 milioni di euro, comminati dalla CNIL francese in applicazione della normativa nazionale) e Shein (150 milioni di euro) – rappresentano il 91% del totale, ma sarebbe un errore considerare questo dato come rassicurante per le organizzazioni di dimensioni minori.

La media delle sanzioni “ordinarie”, esclusi i dieci provvedimenti più elevati, si attesta infatti a 298.000 euro: un importo che può compromettere seriamente la sostenibilità di una PMI. E questo scenario si inserisce in un momento storico in cui l’Italia ha deciso di non limitarsi a recepire passivamente il Regolamento UE 2024/1689 (AI Act), ma di anticiparne l’applicazione con una legge nazionale che introduce obblighi specifici e un apparato sanzionatorio autonomo.

La Legge 23 settembre 2025, n. 132, pubblicata in Gazzetta Ufficiale il 25 settembre e operativa dal 10 ottobre, rappresenta il primo intervento organico del legislatore italiano in materia di intelligenza artificiale. Non si tratta di un documento di principi: è una norma che tocca la responsabilità penale, civile e amministrativa di chiunque interagisca con sistemi di IA e che impone un ripensamento radicale delle strategie di compliance.

Legge 132/2025 e GDPR: l’integrazione funzionale tra due mondi normativi

L’elemento distintivo della Legge 132/2025 risiede nella scelta del legislatore di non creare un sistema parallelo al GDPR, ma di costruire un’architettura di integrazione funzionale. L’articolo 4 della legge italiana stabilisce con chiarezza cristallina che “l’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale garantisce il trattamento lecito, corretto e trasparente dei dati personali e la compatibilità con le finalità per le quali sono stati raccolti, in conformità al diritto dell’Unione europea in materia di dati personali”.

Questo richiamo esplicito ai principi dell’articolo 5 del GDPR non è una clausola di stile: è il fondamento di una accountability condivisa che distribuisce le responsabilità lungo l’intera catena del valore dell’IA. Sviluppatori, fornitori e utilizzatori (deployer) non possono più trincerarsi dietro compartimentazioni formali delle competenze. Il principio di responsabilizzazione richiede che ogni attore della filiera sia in grado di dimostrare la conformità delle proprie attività, anche quando dipendono da componenti tecnologici sviluppati da terzi.

Per il DPO, questo significa assumere un ruolo di coordinamento che travalica i confini tradizionali della funzione. La valutazione dei rischi privacy deve ora integrarsi con l’analisi dei rischi specifici dell’intelligenza artificiale: discriminazione algoritmica, erosione dell’autonomia decisionale umana, opacità dei processi decisionali automatizzati. Non è più sufficiente verificare che esista una base giuridica per il trattamento: occorre valutare se il sistema di IA rispetti i requisiti di trasparenza, spiegabilità e proporzionalità imposti dalla nuova normativa.

Articolo 11: gli obblighi per i datori di lavoro nell’era dell’IA

Se il quadro generale delineato dall’articolo 4 impone un ripensamento strategico, l’articolo 11 della Legge 132/2025 traduce questi principi in obblighi operativi specifici per il contesto lavorativo. La norma introduce una disciplina dettagliata sull’uso dell’intelligenza artificiale nei rapporti di lavoro, stabilendo che il datore di lavoro che utilizzi strumenti basati su IA deve informare preventivamente i lavoratori secondo le modalità previste dal D.lgs. 152/1997, come modificato dalla stessa legge.

L’informativa deve indicare in modo chiaro e comprensibile elementi che fino a ieri appartenevano al lessico esclusivo dei data scientist: finalità e ambito di applicazione dell’IA nel contesto lavorativo, logica di funzionamento anche in termini non tecnici, parametri e metriche utilizzati per la valutazione o la profilazione, livello di accuratezza e robustezza del sistema, potenziali rischi di bias o discriminazioni.

Per i CISO e i security architect, questa disposizione implica un coinvolgimento diretto nella definizione delle specifiche tecniche dei sistemi di IA destinati alla gestione del personale. Non è più possibile acquisire soluzioni “chiavi in mano” senza una due diligence approfondita sulla documentazione tecnica fornita dal vendor. Il deployer deve essere in grado di spiegare ai lavoratori come funziona il sistema che li riguarda: se non dispone di questa conoscenza, non può adempiere agli obblighi informativi.

La connessione con l’articolo 4 dello Statuto dei Lavoratori (Legge 300/1970), richiamato esplicitamente dalla norma, aggiunge un ulteriore strato di complessità. L’utilizzo di sistemi di IA per finalità di ottimizzazione o miglioramento delle prestazioni non può tradursi in forme di sorveglianza o monitoraggio senza le garanzie previste dalla legge: accordo sindacale o autorizzazione dell’Ispettorato Nazionale del Lavoro. Il confine tra “supporto decisionale” e “controllo a distanza” diventa oggetto di interpretazioni che richiederanno tempo per consolidarsi, ma il rischio di sanzioni nel periodo di incertezza è reale e non trascurabile.

Articolo 26: le aggravanti penali e il nuovo reato di deepfake

Il Capo V della Legge 132/2025 rappresenta probabilmente l’innovazione più significativa sul piano sistematico: l’introduzione di fattispecie penali autonome e circostanze aggravanti specifiche per l’uso illecito dell’intelligenza artificiale. L’Italia è il primo Stato membro dell’UE ad approvare una normativa di questo tipo, e la scelta di non limitarsi a principi generali o raccomandazioni etiche merita attenzione.

L’articolo 26, comma 1, lettera a), introduce una nuova circostanza aggravante comune all’articolo 61 del codice penale (numero 11-decies): il reato è aggravato quando è commesso “mediante l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale, quando gli stessi, per la loro natura o per le modalità di utilizzo, abbiano costituito mezzo insidioso, ovvero quando il loro impiego abbia comunque ostacolato la pubblica o la privata difesa, ovvero aggravato le conseguenze del reato”.

La portata di questa disposizione è trasversale: si applica a qualsiasi reato, dalla truffa alle minacce, dall’estorsione alla diffamazione. Per le organizzazioni che utilizzano sistemi di IA, questo significa che un utilizzo improprio o negligente della tecnologia può trasformare un illecito “ordinario” in un reato aggravato, con conseguenze sul piano sanzionatorio e, potenzialmente, sulla responsabilità amministrativa degli enti ai sensi del D.lgs. 231/2001.

L’articolo 26 introduce inoltre il nuovo articolo 612-quater del codice penale: “Illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di intelligenza artificiale”. La norma punisce con la reclusione da uno a cinque anni chiunque cagioni un danno ingiusto a una persona cedendo, pubblicando o diffondendo senza il suo consenso immagini, video o voci falsificati o alterati mediante l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale e idonei a indurre in inganno sulla loro genuinità.

Per i professionisti della cybersecurity, questa disposizione impone una riflessione sulla gestione dei sistemi di IA generativa all’interno delle organizzazioni. Chi può utilizzare questi strumenti? Per quali finalità? Con quali controlli? L’assenza di policy interne chiare può esporre l’organizzazione a rischi penali diretti, oltre che reputazionali.

La DPIA estesa: valutare i rischi specifici dell’intelligenza artificiale

La Legge 132/2025 estende l’ambito della valutazione d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA) prevista dall’articolo 35 del GDPR, introducendo l’obbligo di considerare i rischi specifici dell’intelligenza artificiale. Questa non è una semplice integrazione documentale: è un cambio di paradigma che sposta il focus dalla protezione dei dati alla governance dell’algoritmo lungo l’intero ciclo di vita del sistema.

La DPIA tradizionale si concentra sui rischi per i diritti e le libertà degli interessati derivanti dal trattamento dei dati personali. La DPIA estesa per l’IA deve includere anche la valutazione della discriminazione algoritmica: il rischio che il sistema produca output che penalizzano sistematicamente determinate categorie di persone in base a fattori protetti (sesso, età, origini etniche, orientamento religioso o sessuale).

Il caso Amazon del 2018 – un algoritmo di recruiting che aveva “imparato” a preferire candidati maschi perché addestrato su dataset storici dove le donne erano sottorappresentate – non è un aneddoto: è l’archetipo di un rischio che ogni organizzazione che utilizza IA nel processo di selezione deve saper riconoscere, valutare e mitigare. E la discriminazione può emergere anche in forme meno evidenti, attraverso correlazioni statistiche che sfuggono all’osservazione diretta.

È in questo contesto che assumono rilevanza i principi di explainable AI (XAI) e machine unlearning promossi dalla Legge 132/2025. L’obbligo di spiegabilità non si esaurisce nella generazione di documentazione tecnica per gli esperti: le informazioni devono essere rese “con linguaggio chiaro e semplice, in modo da garantire all’utente la conoscibilità dei relativi rischi e il diritto di opporsi ai trattamenti autorizzati dei propri dati personali” (articolo 4, comma 3).

Il machine unlearning, ovvero la capacità di rimuovere l’influenza di specifici dati dal modello addestrato, diventa uno strumento essenziale per garantire l’esercizio effettivo del diritto alla cancellazione previsto dall’articolo 17 del GDPR. Se un interessato richiede la cancellazione dei propri dati e questi sono stati utilizzati per addestrare un modello di IA, l’organizzazione deve essere in grado di dimostrare che l’influenza di quei dati è stata effettivamente eliminata.

Il coordinamento multi-autorità: Garante Privacy, AgID, ACN

La governance dell’intelligenza artificiale in Italia si articola su tre pilastri istituzionali: il Garante per la protezione dei dati personali, l’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) e l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN). L’articolo 20 della Legge 132/2025 designa AgID e ACN quali autorità nazionali responsabili dell’attuazione della normativa nazionale ed europea sull’IA, mentre il Garante mantiene le proprie competenze in materia di protezione dei dati personali.

Questo assetto istituzionale impone alle organizzazioni di gestire interlocuzioni multiple e potenzialmente sovrapposte. Un incidente che coinvolga un sistema di IA può richiedere la notifica al Garante (se comporta una violazione di dati personali), all’ACN (se rientra negli obblighi NIS2) e potenzialmente ad AgID (per profili di conformità dell’IA). La mancanza di un coordinamento efficace può tradursi in oneri amministrativi significativi e nel rischio di comunicazioni incoerenti.

Il caso OpenAI è emblematico di questa complessità. Il 20 dicembre 2024, il Garante per la protezione dei dati personali ha comminato a OpenAI una sanzione di 15 milioni di euro per violazioni connesse alla gestione del servizio ChatGPT: mancata notifica del data breach del marzo 2023, trattamento dei dati personali per l’addestramento del modello senza adeguata base giuridica, violazione del principio di trasparenza, assenza di meccanismi per la verifica dell’età. Il Tribunale di Roma ha successivamente sospeso la sanzione con ordinanza del 21 marzo 2025, ma il procedimento prosegue e le questioni di fondo restano aperte.

Per i CISO e i DPO, questo precedente offre indicazioni operative concrete: la conformità al GDPR per i sistemi di IA richiede attenzione specifica alla base giuridica del trattamento per finalità di addestramento, alla trasparenza delle informative, ai meccanismi di verifica dell’età per servizi accessibili ai minori. Non basta dichiarare di essere compliant: occorre essere in grado di dimostrarlo.

Implicazioni operative: una checklist per i professionisti

La transizione verso un regime di compliance integrata GDPR-IA richiede interventi su più livelli. Per i professionisti della sicurezza informatica, della privacy e della compliance, alcuni adempimenti risultano prioritari.

Aggiornamento delle informative privacy. Le informative esistenti devono essere integrate per includere informazioni specifiche sull’utilizzo di sistemi di IA: finalità del trattamento automatizzato, logica decisionale, conseguenze previste per l’interessato, diritto di ottenere l’intervento umano. Il linguaggio deve essere accessibile anche a utenti non tecnici.

Formazione obbligatoria. L’articolo 4 dell’AI Act europeo impone obblighi di alfabetizzazione in materia di IA che si applicano già dal 2 febbraio 2025. La Legge 132/2025 rafforza questo obbligo nel contesto italiano. Le organizzazioni devono predisporre programmi formativi per il personale che sviluppa, gestisce o utilizza sistemi di IA, con particolare attenzione ai rischi etici, alla discriminazione algoritmica e ai diritti degli interessati.

Revisione dei Modelli 231. Le nuove fattispecie penali introdotte dalla Legge 132/2025 – in particolare l’aggravante generale e le aggravanti speciali per manipolazione del mercato e aggiotaggio – richiedono un aggiornamento dei Modelli di Organizzazione, Gestione e Controllo ai sensi del D.lgs. 231/2001. I protocolli devono includere controlli specifici sull’utilizzo di sistemi di IA.

Mappatura dei sistemi di IA. Le organizzazioni devono procedere a un censimento completo dei sistemi di IA in uso, identificando per ciascuno: fornitore, finalità, categorie di dati trattati, base giuridica, documentazione tecnica disponibile, rischi specifici. Questo inventario è il presupposto per qualsiasi valutazione d’impatto.

Clausole contrattuali con i vendor. I contratti con i fornitori di sistemi di IA devono includere clausole specifiche su: responsabilità per violazioni della normativa privacy e IA, obblighi di documentazione tecnica, diritti di audit, procedure di incident response, cooperazione in caso di esercizio dei diritti degli interessati.

Prospettive: verso una compliance dinamica

La Legge 132/2025 delega il Governo a emanare, entro dodici mesi dall’entrata in vigore, decreti legislativi per adeguare la normativa nazionale all’AI Act europeo e specificare la disciplina dei casi di realizzazione e impiego illeciti di sistemi di IA. Questo significa che il quadro normativo è destinato a evolversi rapidamente, e le organizzazioni devono prepararsi a una compliance dinamica che richiede monitoraggio continuo e capacità di adattamento.

Il tasso di adozione dell’IA nelle imprese italiane si attesta all’8,2% contro una media UE del 13,5% secondo i dati ISTAT 2024. Questo gap competitivo rischia di ampliarsi se la normativa viene percepita esclusivamente come un ostacolo anziché come un’opportunità per costruire un ecosistema di intelligenza artificiale affidabile. Le organizzazioni che avranno già avviato il processo di adeguamento si troveranno in posizione di vantaggio, potendo influenzare l’evoluzione interpretativa della normativa attraverso il dialogo costruttivo con le autorità.

La sfida per i professionisti della sicurezza informatica, della privacy e della compliance non è solo tecnica: è culturale. Richiede la capacità di dialogare con interlocutori diversi – sviluppatori, data scientist, giuristi, management – e di tradurre requisiti normativi complessi in procedure operative sostenibili. La Legge 132/2025 e il GDPR forniscono gli strumenti; sta a noi saperli utilizzare.

Conclusioni

Il regime sanzionatorio per l’IA delineato dalla Legge 132/2025 e dal GDPR impone un cambio di passo nella gestione della compliance. Non si tratta più di adempimenti formali o checklist da spuntare: è necessaria una governance integrata che consideri l’intero ciclo di vita dei sistemi di intelligenza artificiale, dalla progettazione all’utilizzo, dalla valutazione dei rischi alla risposta agli incidenti.

Per CISO, DPO, threat researcher, security architect e legal counsel, questo significa assumere un ruolo proattivo nella definizione delle strategie organizzative sull’IA. La Legge 132/2025 e il GDPR non sono vincoli esterni da subire: sono il perimetro entro cui costruire innovazione responsabile.

Il precedente OpenAI, le sanzioni miliardarie del GDPR Enforcement Tracker 2025, le nuove aggravanti penali per l’uso illecito dell’IA: sono tutti segnali di un enforcement che diventerà sempre più incisivo. Chi attende di essere costretto alla compliance rischia di trovarsi impreparato; chi anticipa i requisiti normativi costruisce resilienza organizzativa e vantaggio competitivo.

La Legge 132/2025 e il GDPR segnano l’inizio di una nuova fase nella regolamentazione dell’intelligenza artificiale in Italia. I prossimi mesi saranno decisivi per definire le prassi interpretative e applicative. I professionisti che sapranno guidare le proprie organizzazioni in questa transizione non saranno solo compliance officer: saranno architetti di un futuro digitale responsabile.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/legge-132-2025-ia/

Tailscale ha reso le VPN finalmente accessibili a tutti. Open source, basato sul potente protocollo WireGuard e pronto all’uso in pochi secondi: ecco perché sempre più utenti e aziende lo stanno adottando.

Privacy digitale e protezione dei dati

La privacy digitale ha come mission la protezione delle informazioni personali e dei dati degli individui nel contesto delle tecnologie digitali e di Internet. Con l’aumento dell’uso di dispositivi connessi, social media, servizi online e cloud computing, la tutela della privacy è diventata una questione centrale sia a livello individuale che sociale.

Le aziende e i servizi online raccolgono dati per vari scopi, come personalizzare contenuti, pubblicità o migliorare i servizi. La normativa come il GDPR (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati) in Europa stabilisce regole rigorose su come questi dati devono essere trattati, ma fuori dall’Europa non valgono le stesse regole. Gli utenti dovrebbero essere informati su quali dati vengono raccolti e come vengono utilizzati, e dovrebbero poter esprimere un consenso libero e informato; tuttavia internet è un ambiente dove i server ospitati potrebbero essere in stati dove la privacy non esiste.

È fondamentale implementare misure di sicurezza per proteggere i dati da accessi non autorizzati, furti o perdite: ecco la necessità delle VPN.

Minacce alla sicurezza online

Tra le principali minacce ci sono malware, phishing, raccolta indesiderata di dati, sorveglianza di massa, e violazioni di sicurezza, specialmente in reti WiFi aperte o da luoghi in cui ci sono connessioni non supervisionate. Il progetto Tailscale, facendo forza sul concetto VPN, aiuta in queste situazioni.

Cos’è una VPN e come funziona Tailscale

Le VPN, in italiano reti private virtuali, sono strumenti che consentono di creare una connessione sicura e crittografata tra un dispositivo e un server remoto attraverso Internet. Questo permette di navigare in modo più sicuro e privato, proteggendo i dati da eventuali intercettazioni o monitoraggi. Quando si è connessi a una VPN, il traffico internet del dispositivo viene incanalato attraverso il server VPN, che può trovarsi in una diversa località geografica. La connessione viene crittografata, quindi i dati che si inviano e ricevono risultano invisibili a terzi, come provider di servizi internet, cracker o governi.

Tailscale è un software di rete basato su WireGuard, un protocollo VPN noto per le sue alte prestazioni e semplicità di configurazione.

La particolarità di Tailscale è permettere di creare reti private tra dispositivi in modo immediato, senza la complessità tradizionale delle configurazioni VPN tramite router/firewall e porte da aprire in entrata. Si tratta di una soluzione zero-configuration che sfrutta il concetto di mesh networking, consentendo ai dispositivi di comunicare direttamente tra loro, ovunque si trovino nel mondo.

Questo modo di navigare con maggiore protezione porta con sé la riduzione della velocità di navigazione e la qualità quindi del servizio varia tra i provider; alcuni possono conservare logs o avere politiche di privacy diverse.

WireGuard: il protocollo alla base di Tailscale

Tailscale è un software di rete basato su WireGuard per stabilire connessioni crittografate end-to-end, garantendo che i dati siano protetti durante il transito. WireGuard è un protocollo VPN noto per le sue alte prestazioni e semplicità di configurazione. Il progetto WireGuard è opensource, creato da Jason A.Donenfeld e rilasciato nel 2016 con caratteristiche innovative. Il codice di WireGuard è molto più compatto rispetto ad altri protocolli VPN come OpenVPN o IPSec, rendendo più facile la revisione, la verifica e la manutenzione; essendo un progetto con un design minimalista offre alte prestazioni e bassa latenza.

Il progetto utilizza algoritmi crittografici all’avanguardia come Curve25519, ChaCha20, Poly1305, BLAKE2s e HKDF per garantire comunicazioni sicure. WireGuard crea tunnel VPN crittografati tra dispositivi. Ogni dispositivo ha una coppia di chiavi pubblica e privata. La configurazione coinvolge l’assegnazione di indirizzi IP alle interfacce WireGuard e la definizione delle chiavi pubbliche degli altri peer. Una volta configurato, il traffico tra i dispositivi avviene attraverso un canale crittografato molto efficiente.

La peculiarità di Tailscale: mesh networking e semplicità

La peculiarità di Tailscale è che permette di creare reti private tra dispositivi in modo immediato, senza la complessità tradizionale delle configurazioni VPN. Le VPN in generale portano con sé vantaggi come nascondere l’IP reale, rendendo più difficile tracciare le attività online, proteggere i dati sensibili soprattutto in reti WiFi pubbliche e permettere di accedere a servizi e siti web disponibili solo in determinate regioni. Si tratta di una soluzione zero-configuration che sfrutta il concetto di mesh networking, consentendo ai dispositivi di comunicare direttamente tra loro, ovunque si trovino nel mondo.

Open source e comunità

Tra i punti di forza, è un progetto open source, permettendo alla comunità di contribuire allo sviluppo e di verificare la sicurezza del software. Il software open source è un tipo di software il cui codice sorgente è reso pubblicamente disponibile e accessibile a chiunque desideri visualizzarlo, modificarlo, migliorarlo e distribuirlo. Questa filosofia si basa sui principi di trasparenza, collaborazione e condivisione, promuovendo lo sviluppo collettivo e aperto di applicazioni e strumenti informatici.

Il termine Open Source indica che chiunque può vedere e studiare come è stato scritto il software, gli utenti possono condividere il software modificato e non modificato con altri e gli utenti possono adattare il software alle proprie esigenze. Il codice è disponibile su GitHub, favorendo trasparenza e collaborazione, all’indirizzo (https://github.com/tailscale/tailscale).

Installazione e gestione

L’installazione e la configurazione sono estremamente semplici. Basta installare il client sui dispositivi desiderati, autenticarsi con un account (ad esempio Google, Microsoft o altri provider OAuth), e la rete si configura automaticamente.

Tailscale supporta Windows, macOS, Linux, Android, iOS, QNAP NAS e Synology NAS, permettendo di collegare dispositivi di diverse tipologie senza difficoltà. Attraverso il pannello di controllo web, gli amministratori possono gestire facilmente gli accessi e le configurazioni della rete. Non è necessario configurare firewall o regole complicate come per le solite soluzioni VPN; tutto viene gestito automaticamente.

Gli utenti mantengono il controllo sui propri dati e sulla propria rete, senza dipendere da servizi di terze parti centralizzate.

Essendo open source, Tailscale beneficia di una vivace comunità di sviluppatori e utenti che contribuiscono al miglioramento del software. La comunità si confronta su forum, GitHub e altri canali, condividendo suggerimenti, patch e nuove funzionalità. Questo approccio aperto favorisce un rapido sviluppo e una maggiore sicurezza, poiché il codice viene sottoposto a controlli continui da parte di esperti di tutto il mondo.

Conclusioni

Tailscale rappresenta una soluzione all’avanguardia per creare reti private sicure, semplici da configurare e gestire, grazie alla sua natura open source e all’uso di tecnologie moderne come WireGuard. È ideale per utenti individuali tramite account free al portale (tailscacle.com), professionisti e aziende con soluzioni premium o enterprise per collegamenti Kubernetes e dedicato supporto.

Tailscale usa un alto livello di sicurezza, grazie a una crittografia moderna, usa anche un approccio del minimo codice, quindi meno possibilità di bug o vulnerabilità e facile da configurare e mantenere. Essendo relativamente nuovo come progetto, alcune configurazioni avanzate potrebbero richiedere un po’ più di attenzione rispetto a soluzioni più tradizionali,e quindi meno integrazioni o funzionalità avanzate rispetto ad altri protocolli più maturi per il momento.

È sicuramente una soluzione da considerare, un progetto open source in costante evoluzione, ideale per chi desidera proteggere le proprie comunicazioni senza complicazioni tecniche e costi elevati. Il codice aperto permette di individuare e correggere rapidamente vulnerabilità e può essere adattato alle esigenze specifiche, contando su una comunità di utenti e sviluppatori in crescita pronti a offrire assistenza e aggiornamenti.

Profilo Autore

Fabio Carletti aka Ryuw è un White Hat del gruppo (SoldierX Hacker team).

Esperto di sicurezza informatica con una vasta esperienza nel campo della protezione dei sistemi, delle reti e dei dati sensibili. Con più di 20 anni di esperienza nel settore della sicurezza informatica, ha lavorato con diverse organizzazioni per implementare strategie di difesa avanzate e mitigare le minacce informatiche in continua evoluzione.

Collabora come membro volontario del Tor Project team.

Ospite di rilevanti eventi italiani riguardanti la privacy, gnu/linux e software open source dedica le sue energie alla ricerca nella sicurezza informatica.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/tailscale-vpn-open-source/

L’ecosistema digitale contemporaneo poggia su fondamenta invisibili ma critiche: la catena di approvvigionamento del software. Ogni applicazione moderna integra centinaia di dipendenze, librerie e componenti esterni, creando una superficie di attacco che si estende ben oltre i confini del codice proprietario. Gli attacchi alla supply chain software hanno registrato un incremento del 200% nel 2023 rispetto all’anno precedente secondo il State of the Software Supply Chain Report di Sonatype, trasformando quello che era un vettore di attacco marginale in una minaccia sistemica per l’intero ecosistema tecnologico globale.

L’attacco a SolarWinds nel dicembre 2020 ha rappresentato un punto di non ritorno: la compromissione del processo di build ha permesso la distribuzione di aggiornamenti malevoli a oltre 18.000 organizzazioni, incluse agenzie governative statunitensi e corporation Fortune 500. Questo evento ha catalizzato la nascita di SLSA, un framework che ambisce a definire standard universali per la sicurezza della software supply chain.

Che cos’è il Framework SLSA: origini e architettura concettuale

SLSA (pronunciato “salsa”) è l’acronimo di Supply-chain Levels for Software Artifacts. Sviluppato originariamente da Google e successivamente adottato dalla Open Source Security Foundation (OpenSSF) come progetto community-driven, SLSA rappresenta un framework di sicurezza che definisce requisiti progressivi per proteggere l’integrità degli artefatti software durante l’intero ciclo di vita della produzione.

La filosofia architetturale di SLSA si distingue per tre caratteristiche fondamentali.

La prima è la progressività strutturata: anziché imporre requisiti monolitici, il framework articola la sicurezza in livelli incrementali che permettono un’adozione graduale, calibrata sulla maturità organizzativa e sulle risorse disponibili.

La seconda è la verificabilità empirica: ogni requisito SLSA è progettato per essere verificabile attraverso evidenze oggettive, principalmente mediante attestazioni crittograficamente firmate che documentano la provenance degli artefatti.

La terza è l’agnosticismo tecnologico: il framework prescinde da specifiche tecnologie o piattaforme, concentrandosi su principi universali applicabili a qualsiasi stack tecnologico.

La specifica corrente, SLSA v1.0, rilasciata il 19 aprile 2023, ha consolidato anni di iterazioni e feedback dalla community, introducendo una struttura più coerente e requisiti più pragmatici rispetto alle versioni precedenti. Una novità significativa della v1.0 è la suddivisione dei requisiti in track separati: la versione attuale definisce il Build Track con i livelli 1-3, mentre altri track (come il Source Track) sono previsti per versioni future.

Anatomia dei livelli SLSA: dal livello 0 al livello 3

Il framework SLSA nella versione 1.0 articola la maturità della supply chain security attraverso il Build Track, che comprende quattro livelli progressivi (da L0 a L3). Ciascun livello è caratterizzato da requisiti specifici che rafforzano le garanzie di integrità e provenance degli artefatti software.

Build L0: assenza di requisiti

Il livello zero rappresenta l’assenza di SLSA: nessun requisito è soddisfatto e non esistono garanzie di integrità degli artefatti. Questo livello descrive lo stato di partenza della maggior parte dei progetti software prima dell’adozione del framework.

Build L1: documentazione della provenance

Il primo livello operativo rappresenta il punto di ingresso nel framework e si focalizza sulla creazione di una traccia documentale del processo di build.

Il Livello 1 richiede che il processo di build produca attestazioni di provenance che documentino quale sorgente è stata utilizzata, quale processo di build è stato eseguito e quali artefatti sono stati generati. Queste attestazioni seguono il formato standardizzato in-toto, un framework per la supply chain integrity sviluppato alla NYU Tandon School of Engineering e ora progetto graduated della Cloud Native Computing Foundation.

La provenance al Livello 1 non richiede ancora garanzie crittografiche robuste: l’obiettivo primario è stabilire visibilità sul processo di build, creando le fondamenta per i livelli successivi. Come specificato nella documentazione SLSA, questo livello può essere facilmente aggirato o falsificato, ma fornisce comunque benefici significativi per audit e incident response.

Sebbene le garanzie di sicurezza al Livello 1 siano limitate, l’adozione di questo livello fornisce immediate capacità di tracciamento. In caso di vulnerabilità scoperta in una dipendenza, l’organizzazione può rapidamente identificare quali build sono potenzialmente compromessi.

Build L2: attestazioni firmate e build service autenticato

Il Livello 2 introduce requisiti crittografici che trasformano le attestazioni di provenance da semplici documenti a evidenze verificabili.

Le attestazioni di provenance devono essere crittograficamente firmate utilizzando chiavi gestite dal servizio di build. Questo garantisce che le attestazioni non possano essere falsificate o modificate retroattivamente senza invalidare la firma.

Il processo di build deve essere eseguito su un hosted build service che implementi controlli di autenticazione e autorizzazione. Piattaforme come GitHub Actions, Google Cloud Build e GitLab CI/CD offrono funzionalità native per la generazione di attestazioni SLSA Livello 2.

Il Livello 2 introduce un significativo incremento della fiducia: le attestazioni firmate permettono a consumatori terzi di verificare l’autenticità della provenance senza dover fidarsi implicitamente del produttore del software.

Build L3: isolamento del build e hardening della piattaforma

Il Livello 3 rappresenta il massimo livello di sicurezza attualmente definito nella specifica v1.0, introducendo requisiti architetturali che proteggono il processo di build da manipolazioni interne.

Il build deve essere eseguito in un ambiente isolato che impedisca interferenze da altri processi o build concorrenti. L’isolamento deve garantire che il processo di build non possa essere influenzato da fattori esterni non documentati nelle attestazioni di provenance.

La piattaforma di build deve implementare meccanismi di hardening che prevengano la compromissione del sistema di generazione delle attestazioni, anche in presenza di codice sorgente malevolo. Questo requisito, noto come unforgeable provenance, impone che la generazione e firma delle attestazioni avvenga in un dominio di sicurezza separato dal codice in esecuzione.

La specifica SLSA Build Track dettaglia i requisiti tecnici per l’isolamento, includendo la necessità di ambienti effimeri che vengono distrutti dopo ogni build, l’impossibilità per i custom build steps di accedere ai materiali crittografici usati per firmare la provenance, e l’isolamento completo tra build differenti anche all’interno dello stesso progetto.

Il Livello 3 fornisce garanzie contro minacce interne e compromissioni del processo di sviluppo. Anche se un attaccante ottiene accesso al repository sorgente o al sistema CI/CD, la generazione di attestazioni fraudolente risulta significativamente più complessa.

Prospettive future: Build L4 e Source Track

La specifica SLSA v1.0 si concentra deliberatamente sul Build Track con livelli 1-3, rimandando a versioni future requisiti più avanzati. Come indicato nella documentazione What’s New in SLSA v1.0, sono previsti sviluppi che includono un Build Level 4 (con requisiti come il two-party review e i reproducible builds) e un Source Track dedicato alla protezione dell’integrità del codice sorgente.

Questa scelta architetturale riflette un approccio pragmatico: consolidare requisiti stabili e implementabili prima di estendere l’ambito del framework.

Implementazione pratica del Framework SLSA

L’adozione del framework SLSA richiede un approccio metodico che integri modifiche tecnologiche, processuali e organizzative. Le seguenti linee guida delineano un percorso di implementazione strutturato.

Fase 1: assessment e gap analysis

Prima dell’implementazione, è essenziale condurre una valutazione dello stato corrente della supply chain. La specifica SLSA fornisce criteri dettagliati che possono essere utilizzati come checklist per identificare gap rispetto ai requisiti di ciascun livello.

L’assessment dovrebbe mappare le piattaforme di build attualmente utilizzate e le loro capacità native di attestazione, i processi di code review esistenti, le pratiche di gestione delle dipendenze e la visibilità sulla loro provenance, e le capacità di verifica delle attestazioni nei processi di deployment.

Fase 2: infrastruttura di attestazione

L’implementazione delle attestazioni SLSA richiede l’integrazione di componenti specifici nella pipeline CI/CD. I SLSA GitHub Generators offrono implementazioni di riferimento per GitHub Actions che generano automaticamente attestazioni conformi.

Per ambienti enterprise, Sigstore, un progetto OpenSSF, fornisce un’infrastruttura completa per la firma e verifica delle attestazioni, includendo Fulcio (Certificate Authority per identità effimere), Rekor (Transparency log immutabile per attestazioni) e Cosign (strumento per firma e verifica di container e artefatti).

L’integrazione con SLSA Verifier permette la validazione automatizzata delle attestazioni durante i processi di deployment, garantendo che solo artefatti con provenance verificata raggiungano gli ambienti di produzione.

Fase 3: hardening del build environment

Il raggiungimento del Livello 3 richiede investimenti significativi nell’hardening dell’infrastruttura di build. Le raccomandazioni del NIST Secure Software Development Framework (SSDF) forniscono guidance complementare per l’implementazione di ambienti di build sicuri.

Elementi critici includono l’implementazione di build ermetici che isolino completamente il processo, la separazione dei privilegi tra l’ambiente di esecuzione del build e il sistema di attestazione, il monitoring e logging completo delle operazioni di build per finalità forensi, e la rotazione periodica delle chiavi di firma con audit dei meccanismi di accesso.

Fase 4: integrazione organizzativa

L’aspetto organizzativo risulta critico per il successo dell’implementazione. Anche se il two-party review formale è previsto per livelli futuri, stabilire processi robusti di revisione del codice fin dalle prime fasi dell’adozione SLSA prepara l’organizzazione per requisiti più stringenti.

Le best practice includono la definizione di policy chiare per la revisione del codice, il training dei team di sviluppo sui principi SLSA e sulle procedure operative, l’integrazione dei controlli SLSA nei processi di vendor assessment per dipendenze esterne, e il reporting periodico sulla conformità e sui gap identificati.

Ecosistema e interoperabilità: SLSA nel contesto normativo

Il framework SLSA non opera in isolamento ma si integra in un ecosistema più ampio di standard e normative per la software security.

Sinergie con SBOM e VEX

L’Executive Order 14028 dell’amministrazione Biden, firmato il 12 maggio 2021, ha imposto requisiti di Software Bill of Materials (SBOM) per i fornitori del governo federale USA. SLSA e SBOM sono complementari: mentre SBOM documenta i componenti presenti nel software, SLSA attesta la provenance e l’integrità del processo che ha prodotto quei componenti.

Il formato VEX (Vulnerability Exploitability eXchange), promosso dalla CISA, si integra con le attestazioni SLSA per fornire informazioni sulla applicabilità delle vulnerabilità agli artefatti specifici.

Allineamento con NIS2 e Cyber Resilience Act

La Direttiva NIS2 dell’Unione Europea, applicabile dal 17 ottobre 2024, introduce requisiti espliciti per la sicurezza della supply chain software, particolarmente per operatori di servizi essenziali e fornitori di servizi digitali. L’adozione del framework SLSA costituisce un meccanismo concreto per dimostrare conformità ai requisiti di supply chain risk management previsti dalla direttiva.

Il Cyber Resilience Act, entrato in vigore il 10 dicembre 2024 con piena applicazione prevista dall’11 dicembre 2027, impone requisiti di cybersecurity per prodotti con elementi digitali immessi sul mercato europeo. Il regolamento richiede ai produttori di garantire la sicurezza lungo l’intero ciclo di vita del prodotto, includendo requisiti sulla gestione delle vulnerabilità e sulla trasparenza della supply chain che si allineano strettamente con i principi SLSA.

Prospettive future: SLSA e l’evoluzione della Supply Chain Security

Il framework SLSA rappresenta un punto di partenza, non una destinazione finale, nell’evoluzione della software supply chain security. Diverse direttrici di sviluppo stanno emergendo nella community e nelle organizzazioni di standardizzazione.

Attestazioni per Source Code e dipendenze

Come indicato nella sezione Current Activities del sito SLSA, la community sta lavorando attivamente su nuovi track che estenderanno le garanzie oltre il processo di build. Il Source Track in sviluppo definirà requisiti per la protezione dell’integrità dei repository e per la tracciabilità delle modifiche al codice sorgente. Un Dependency Track è inoltre in fase di elaborazione per affrontare i rischi introdotti dalle dipendenze esterne.

Integrazione con AI/ML Supply Chain

L’emergere di modelli di machine learning come componenti critici delle applicazioni moderne pone sfide uniche per la supply chain security. Iniziative come Model Transparency stanno esplorando l’applicazione di principi SLSA alla provenance dei modelli AI, includendo attestazioni sui dataset di training e sui processi di fine-tuning.

Hardware-Backed Attestations

L’integrazione con tecnologie di attestazione hardware, come Trusted Platform Module (TPM) e Confidential Computing, promette di fornire root of trust basata su hardware per le attestazioni SLSA, elevando ulteriormente le garanzie di integrità.

Conclusioni: SLSA come imperativo strategico

L’adozione del framework SLSA trascende la mera conformità tecnica per configurarsi come imperativo strategico nell’economia digitale contemporanea. In un ecosistema dove la fiducia nel software è prerequisito per qualsiasi transazione digitale, la capacità di attestare rigorosamente la provenance e l’integrità degli artefatti software costituisce un differenziatore competitivo e un requisito per l’operatività in settori regolamentati.

L’implementazione progressiva dei livelli SLSA permette alle organizzazioni di calibrare gli investimenti in sicurezza rispetto al profilo di rischio specifico, evitando sia il sottoinvestimento che espone a compromissioni catastrofiche, sia il sovrainvestimento che drena risorse da altre priorità strategiche.

Il framework SLSA rappresenta la codificazione di principi che la community di sicurezza ha elaborato attraverso decenni di incidenti e lezioni apprese. Con l’entrata in vigore di normative come NIS2 e il Cyber Resilience Act, e con la crescente sofisticazione degli attacchi alla supply chain, la sua adozione non è più questione di “se” ma di “quando” per qualsiasi organizzazione che produca o consumi software in contesti critici.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/framework-slsa/

Questo secondo contributo della serie curata da Sergio Guida si addentra nell’analisi specifica delle applicazioni del metaverso nel campo della salute mentale, esplorando le potenzialità terapeutiche delle tecnologie immersive precedentemente esaminate.

Gli ambienti virtuali hanno aperto nuove opportunità per fornire trattamenti di salute mentale[1], coprendo una gamma di applicazioni di telemedicina, tra cui prevenzione, diagnostica, terapia, istruzione e ricerca.

Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità (WHO), le malattie mentali sono la principale causa di malattia e disabilità in tutto il mondo, ma tra il 30% e l’80% delle persone con problemi di salute mentale non cercano mai cure[2]. Ciò potrebbe essere dovuto a numerose ragioni, tra cui lo stigma, la mancanza di consapevolezza, l’accesso limitato alle cure o alle risorse, le difficoltà finanziarie, l’incapacità di pagare per la continuazione delle cure e il conflitto con gli orari di lavoro e scolastici.

Entrare nel metaverso avrà sicuramente un impatto sulla nostra realtà, con possibili effetti negativi e positivi sulla salute mentale. Secondo la legge di Amara[3], tendiamo a sovrastimare l’effetto di una tecnologia nel breve periodo e a sottostimare il suo effetto nel lungo periodo. Sulla base di questa premessa, potremmo sovrastimare la capacità del metaverso di prevedere risultati futuri mentre è nella sua fase nascente di sviluppo. Con la crescente crisi globale della salute mentale che si profila all’orizzonte, si può immaginare il ruolo che il metaverso potrà svolgere nell’epidemiologia dei disturbi della salute mentale.

Applicazioni attuali di VR e AR nella salute mentale

Non sono ancora stati riportati studi riguardanti il trattamento di disturbi psichiatrici utilizzando strumenti terapeutici nel metaverso. Tuttavia, VR, AR e MR vengono sempre più utilizzati per la diagnosi e il trattamento dei disturbi di salute mentale.

Il vantaggio delle simulazioni VR sta nel fatto che situazioni di vita reale difficili da replicare di persona possono essere ricreate nel cyberspazio. La carenza di professionisti della salute mentale può anche essere gestita poiché alcune simulazioni VR possono eliminare la necessità della presenza fisica degli operatori, consentendo loro di partecipare a distanza. Le simulazioni nel metaverso potrebbero rivelarsi utili nella gestione dei seguenti disturbi di salute mentale che hanno già beneficiato della realtà virtuale:

Disturbo da deficit di attenzione/iperattività

Sono stati sviluppati strumenti basati sulla realtà virtuale per migliorare la diagnosi e il trattamento dei bambini con disturbo da deficit di attenzione/iperattività (ADHD). I bambini sembrano essere più ricettivi rispetto agli ambienti coinvolgenti che possono essere suscitati nella realtà virtuale, migliorando la compliance del paziente. I test continui sulle prestazioni basati sulla realtà virtuale sono stati utilizzati per insegnare ai pazienti nuovi comportamenti di coping[4], aiutandoli in definitiva a gestire i sintomi e a migliorare la produttività nella loro vita quotidiana.

Disturbi alimentari

La realtà virtuale si è dimostrata promettente anche nella gestione dei disturbi alimentari. Nell’ambiente VR, i pazienti sono esposti a vari stimoli per valutare quali alimenti o ambienti suscitano i più alti livelli di appetiti. Possono quindi imparare come affrontare questi stimoli nell’ambiente sicuro e controllato della realtà virtuale.

Ansia, fobie e disturbo da stress post-traumatico

Gli individui socialmente ansiosi hanno tratto notevoli benefici da una sessione VR di formazione sulle abilità sociali poiché ha permesso loro di impegnarsi e acquisire abilità comunicative, che hanno aumentato la loro autostima. La terapia in ambienti VR controllati ha mostrato un certo successo nel trattamento delle fobie.

La terapia dell’esposizione basata sulla realtà virtuale per il disturbo da stress post-traumatico (PTSD) consente ad es. i) all’assistente di personalizzare l’ambiente virtuale per simulare gli scenari di combattimento più rilevanti per il trauma vissuto dai singoli soldati; ii) al paziente di sviluppare risposte adeguate e meccanismi di coping.

Autismo

Sono stati condotti con successo programmi VR che utilizzano avatar per simulare colloqui e riunioni di lavoro. È stato dimostrato che hanno successo nel migliorare le abilità di vita, nonché nel miglioramento generale della concentrazione, della cognizione e della memoria.

Morbo di Alzheimer

La realtà virtuale è stata utilizzata per testare le capacità di navigazione e migliorare la cognizione nei pazienti con malattia di Alzheimer. Tuttavia, alcuni pazienti hanno sperimentato noia, paura e ansia durante l’utilizzo delle applicazioni VR.

Gestione dello stress e del dolore

Gli scenari possono essere riprodotti in realtà virtuale per alleviare lo stress e il dolore fornendo semplici forme di distrazione. Gli studi hanno dimostrato che le applicazioni VR erano più efficaci rispetto alla terapia convenzionale nella gestione di depressione, ansia, affaticamento e dolore. La VR può anche essere utilizzata da pazienti malati cronici per replicare ambienti esterni all’ospedale, fornendo così un cambio di scenario e migliorando la salute mentale.

Deliri, psicosi e schizofrenia

La terapia cognitiva VR è stata utilizzata anche nel trattamento dei deliri di persecuzione, della paranoia in pazienti che soffrono di psicosi, depressione e sintomi positivi nella schizofrenia.

Benefici previsti del metaverso sulla salute mentale

Le interazioni nel metaverso saranno probabilmente una versione potenziata delle attuali esperienze in VR, creando opportunità per i pazienti di consultare professionisti della salute mentale assumendo la forma di avatar in ambienti simulati.

Poiché le possibilità della simulazione virtuale sono infinite, si prevede che il metaverso abbia il potenziale per creare molteplici nuove strade per il trattamento di vari disturbi di salute mentale. Nel metaverso sono già stati creati spazi di salute mentale che offrono una piattaforma in cui gli individui possono incontrarsi per sessioni di terapia di gruppo che possono o meno essere mediate da professionisti della salute mentale.

Sono stati creati anche spazi immersivi in cui le persone possono praticare mindfulness, meditazione o yoga. Queste cliniche virtuali saranno particolarmente utili per le persone con accesso limitato all’assistenza sanitaria mentale a causa di disabilità e vincoli geografici o temporali e per coloro che preferiscono l’anonimato a causa dello stigma associato alle malattie mentali.

Tuttavia, solo il tempo determinerà se gli scenari virtuali e gli avatar potranno sostituire le interazioni umane reali che sono una parte fondamentale dell’assistenza sanitaria mentale convenzionale.

Inoltre, sebbene il potenziale tecnologico per espandere il supporto per la salute mentale a coloro che ne hanno più bisogno sia promettente, non tutti saranno in grado di utilizzare i dispositivi VR necessari per entrare nel metaverso poiché i costi e altri vincoli limiteranno l’accesso. Infine, i gruppi vulnerabili che potrebbero potenzialmente trarre vantaggio dalla tecnologia VR, come gli anziani, potrebbero non essere ricettivi o in grado di utilizzare questi nuovi dispositivi, anche se hanno dimostrato benefici comprovati.

L’analisi delle applicazioni del metaverso nella salute mentale rivela un panorama ricco di opportunità terapeutiche già validate dalla ricerca clinica su tecnologie VR e AR. Il crescente utilizzo di tecnologie immersive in ambito terapeutico solleva infatti questioni inedite sui diritti cognitivi e sulla protezione della sfera mentale degli individui. Il prossimo contributo della serie esplorerà le prospettive neurogiuridiche verso i neurodiritti, analizzando come l’evoluzione del metaverso in campo sanitario.

Per approfondire invitiamo a scaricare il white paper gratuito “Neurotecnologia e Mental Health: Il Metaverso tra Opportunità e Rischi Legali” ad opera di Sergio Guida.

Fonti:

[1] S. Buckup, S. Kuster, «These are the top 10 emerging technologies of 2023: Here’s how they can impact the world», © 2023 World Economic Forum, Jun 26, 2023.

[2] Usmani SS, Sharath M, Mehendale M, «Future of mental health in the metaverse», General Psychiatry 2022;35:e100825. Doi: 10.1136/gpsych-2022-100825.

[3] «Roy Amara era un ricercatore, scienziato, futurista e presidente americano dell’Institute for the Future. Anche se non si sa esattamente quando e dove abbia fatto questa affermazione, la convinzione è che potrebbe essere stata negli anni ’60 o ’70. Per anni è stata una teoria utilizzata per prevedere gli effetti di una tecnologia, comprese le più recenti intelligenza artificiale e blockchain. “La Legge di Amara ha a che fare con il modo in cui le persone pensano al futuro e con la convinzione che l’impatto della tecnologia aumenti a un ritmo costante e lineare nel tempo”, afferma Brendan King, CEO di Vendasta. (..) “La realtà è che la maggior parte della produttività guidata dalla tecnologia inizia lentamente e spesso viene sopravvalutata nelle fasi iniziali. Molte tecnologie si trovano attualmente in questa fase, dall’intelligenza artificiale, alla nanotecnologia fino all’informatica quantistica: sono nelle prime fasi di sviluppo e il loro impatto viene sovrastimato a brevissimo termine. Tuttavia, con l’evolversi della tecnologia, le persone tendono a sottovalutarne l’impatto e l’importanza complessiva, soprattutto a lungo termine”, aggiunge» in A. Datta, «What is Amara’s Law and How is it Relevant to Ecommerce», Vendasta| Jul 9, 2021.

[4] «Il coping è definito come l’insieme dei pensieri e dei comportamenti messi in atto per gestire situazioni stressanti interne ed esterne. È un termine usato distintamente per la mobilitazione conscia e volontaria di atti, diversi dai “meccanismi di difesa» che sono risposte adattive subconsce o inconsce, che mirano entrambi a ridurre o tollerare lo stress” in Algorani E., Gupta V., «Coping Mechanisms». 2023 Apr 24. PMID: 32644457. </a

Profilo Autore

Da economista aziendale, ha maturato esperienze direzionali in gruppi industriali diversi per settori, dimensioni e caratteristiche. Specializzato in pianificazione strategica e controllo di gestione, finanza, risk e project management, sistemi di gestione e rendicontazione integrativi (sociale, ambientale e intangible assets), è stato relatore in convegni e seminari e pubblica articoli di economia, finanza, digital transformation, data governance, public health, compliance & regulatory affairs.
Ha seguito percorsi multidisciplinari su Design Thinking, Human-Computer Interaction, Data protection & Privacy, Digital Health & Therapeutics. Business angel, segue con attenzione il mondo delle Startup.

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L’adozione dell’EU Cyber Blueprint da parte del Consiglio dell’Unione Europea nel giugno 2025 segna un punto di svolta nella governance della sicurezza informatica continentale. Questo framework introduce un modello operativo unificato per la risposta coordinata agli incidenti cyber su larga scala, colmando lacune strutturali evidenziate da attacchi sistemici come NotPetya e SolarWinds. L’analisi che segue esamina l’architettura normativa, i meccanismi di coordinamento e le implicazioni strategiche di questo strumento, proponendo una lettura critica delle sue potenzialità trasformative nel panorama della cybersecurity europea.

Introduzione: dalla frammentazione alla convergenza strategica

Il panorama delle minacce cibernetiche ha subito una metamorfosi qualitativa nell’ultimo quinquennio. Non si tratta più esclusivamente di attacchi opportunistici o di criminalità informatica convenzionale: le offensive cyber sono divenute strumenti di proiezione geopolitica, capaci di paralizzare infrastrutture critiche transfrontaliere e destabilizzare economie interconnesse. La guerra ibrida in Ucraina ha fornito un laboratorio drammatico di questa evoluzione, dimostrando come le operazioni nel dominio digitale possano amplificare e precedere quelle cinetiche.

Di fronte a questa trasformazione, l’Unione Europea ha riconosciuto l’inadeguatezza di approcci nazionali disconnessi. Il Cyber Blueprint, formalmente denominato Blueprint for coordinated response to large-scale cybersecurity incidents and crises at Union level, rappresenta la risposta strutturale a questa consapevolezza. Proposto dalla Commissione Europea il 24 febbraio 2025 e adottato dal Consiglio il 6 giugno 2025 attraverso la Raccomandazione COM(2025) 66, questo framework non costituisce un mero documento programmatico, bensì un’architettura operativa che ridefinisce le modalità di cooperazione tra Stati membri, istituzioni europee e stakeholder privati durante le emergenze cyber.

Come sottolineato da Henna Virkkunen, Vicepresidente Esecutiva per la Sovranità Tecnologica, Sicurezza e Democrazia, in un’economia dell’Unione sempre più interdipendente, le perturbazioni derivanti da incidenti di cybersecurity possono avere impatti di vasta portata su molteplici settori. Il Blueprint riflette l’impegno a garantire un approccio coordinato, sfruttando le strutture esistenti per proteggere il mercato interno e preservare le funzioni sociali essenziali.

Il contesto normativo: l’edificio della cybersecurity europea

Per comprendere la portata innovativa del Cyber Blueprint, occorre situarlo all’interno dell’ecosistema regolatorio che l’Unione ha costruito progressivamente. La Direttiva NIS2 (Direttiva UE 2022/2555), adottata il 14 dicembre 2022 ed entrata in vigore il 16 gennaio 2023, con termine di recepimento al 17 ottobre 2024, ha ampliato significativamente il perimetro dei settori critici sottoposti a obblighi di sicurezza informatica, introducendo requisiti più stringenti per la notifica degli incidenti e la gestione del rischio. La direttiva ha abrogato la precedente NIS1 (Direttiva UE 2016/1148) a partire dal 18 ottobre 2024.

Parallelamente, il Cyber Resilience Act (Regolamento UE 2024/2847), adottato il 23 ottobre 2024, pubblicato nella Gazzetta Ufficiale il 20 novembre 2024 ed entrato in vigore il 10 dicembre 2024, ha stabilito requisiti di sicurezza orizzontali per i prodotti con elementi digitali. Gli obblighi principali troveranno piena applicazione dall’11 dicembre 2027, mentre gli obblighi di segnalazione si applicheranno dall’11 settembre 2026.

Il Cyber Solidarity Act (Regolamento UE 2025/38), adottato il 19 dicembre 2024, pubblicato nella Gazzetta Ufficiale il 15 gennaio 2025 ed entrato in vigore il 4 febbraio 2025, ha istituito meccanismi di solidarietà per il rilevamento, la preparazione e la risposta agli incidenti. Questo regolamento ha creato l’infrastruttura per il Cybersecurity Emergency Mechanism e la EU Cybersecurity Reserve, strumenti che il Blueprint integra nel suo framework operativo.

L’ENISA (Agenzia dell’Unione Europea per la Cibersicurezza), rafforzata dal Cybersecurity Act del 2019 (Regolamento UE 2019/881), assume nel nuovo paradigma un ruolo di hub informativo e coordinamento tecnico, mentre la rete EU-CyCLONe (European Cyber Crisis Liaison Organisation Network) diviene il fulcro della gestione delle crisi a livello operativo. EU-CyCLONe è stata formalizzata dall’articolo 16 della Direttiva NIS2.

Architettura del Cyber Blueprint: anatomia di un framework integrato

Tassonomia degli incidenti e soglie di attivazione

Il Blueprint introduce una classificazione sistematica degli incidenti cyber basata su criteri oggettivi di impatto. La distinzione fondamentale opera tra “incidenti di cybersecurity su larga scala” e “crisi di cybersecurity“, dove queste ultime richiedono un livello di perturbazione tale da eccedere le capacità di risposta di un singolo Stato membro o da produrre effetti significativi su almeno due Paesi dell’Unione.

I parametri valutativi includono l’estensione geografica dell’impatto, il numero di settori critici coinvolti, la durata prevedibile della perturbazione, le conseguenze economiche e sociali e le implicazioni per la sicurezza nazionale o pubblica. Questa tassonomia non è meramente descrittiva: determina l’attivazione di diversi livelli di risposta coordinata e l’accessibilità a risorse condivise.

La governance multilivello

L’architettura di governance del Blueprint si articola su tre strati interconnessi, mantenendo i principi fondamentali già stabiliti dalla Raccomandazione (UE) 2017/1584: proporzionalità, sussidiarietà, complementarità e riservatezza delle informazioni.

A livello politico-strategico, il Consiglio dell’Unione Europea, supportato dal Comitato Politico e di Sicurezza (PSC) e dall’IPCR (Integrated Political Crisis Response), mantiene la supervisione strategica e l’autorità decisionale per le misure di risposta che richiedono consenso politico. La Commissione Europea, attraverso la DG CONNECT e in coordinamento con l’Alto Rappresentante per gli Affari Esteri, garantisce la coerenza con la più ampia politica di sicurezza dell’Unione.

A livello operativo, EU-CyCLONe costituisce il nucleo della coordinazione, riunendo i rappresentanti delle autorità nazionali di gestione delle crisi cyber degli Stati membri e la Commissione. Questo organismo acquisisce con il Blueprint procedure standardizzate per la condivisione situazionale, l’elaborazione di raccomandazioni congiunte e il coordinamento delle risposte tecniche.

A livello tecnico, la rete dei CSIRT nazionali (Computer Security Incident Response Teams) e l’ENISA operano come interfaccia tecnica, gestendo lo scambio di indicatori di compromissione, l’analisi delle vulnerabilità sfruttate e il supporto forense. Il CERT-EU estende questo coordinamento alle istituzioni, organi e agenzie dell’Unione.

Attori e responsabilità a livello dell’Unione

Il documento COM(2025) 66 identifica con precisione gli attori che detengono responsabilità nella gestione delle crisi cyber a livello dell’Unione. Questi includono la Commissione, il Servizio Europeo per l’Azione Esterna (SEAE) con la Single Intelligence and Analysis Capacity (SIAC), l’ENISA, il CERT-EU, Europol attraverso l’European Cybercrime Centre (EC3), EU-CyCLONe, la rete CSIRT, il Centro Satellitare dell’UE (SATCEN), il Galileo Security Monitoring Centre e la rete delle delegazioni dell’Unione.

Protocolli di comunicazione e situational awareness

Un elemento distintivo del Blueprint risiede nella formalizzazione dei flussi informativi durante le crisi. Il framework stabilisce obblighi di notifica accelerati: oltre ai requisiti della NIS2, il Blueprint prevede canali di comunicazione dedicati per incidenti che superano determinate soglie di gravità, con tempistiche compresse e formati standardizzati.

Per la condivisione delle informazioni vengono utilizzate piattaforme sicure, inclusa la Cyber Information Sharing Platform (CISP) gestita da ENISA e infrastrutture classificate per informazioni sensibili. Il Blueprint introduce inoltre template comuni per la valutazione dell’impatto, la caratterizzazione della minaccia e la documentazione delle contromisure adottate, facilitando l’aggregazione delle informazioni a livello europeo.

La situational awareness viene costruita attraverso meccanismi di fusione analitica che integrano intelligence tecnica, informazioni provenienti dai settori critici e valutazioni geopolitiche. Questo approccio multidimensionale consente una comprensione più accurata della natura delle minacce, distinguendo tra attacchi criminali, operazioni sponsorizzate da Stati e attivismo hacktivista.

Interoperabilità con i meccanismi di gestione delle crisi esistenti

Integrazione con IPCR e ARGUS

Il Cyber Blueprint non opera in isolamento, ma si inserisce nell’architettura più ampia dei meccanismi europei di risposta alle crisi. L’IPCR del Consiglio può essere attivato per crisi cyber che raggiungano rilevanza politica, garantendo il coinvolgimento dei decisori al più alto livello. Il sistema ARGUS della Commissione assicura il coordinamento interno tra i servizi della Commissione stessa.

Il Blueprint garantisce inoltre la compatibilità con framework esistenti quali l’EU Cyber Diplomacy Toolbox, l’EU Hybrid Toolbox, il Law Enforcement Emergency Response Protocol (LERP) e i framework emergenti come il Critical Infrastructure Blueprint. L’innovazione del nuovo Blueprint consiste nella predefinizione di interfacce operative tra questi sistemi: protocolli che stabiliscono quando e come l’escalation dalla gestione tecnica a quella politica debba avvenire, evitando sia ritardi dannosi sia attivazioni premature che potrebbero saturare i canali decisionali.

Cooperazione con NATO e partner internazionali

Il framework riconosce esplicitamente la dimensione transatlantica della sicurezza cibernetica. I protocolli di cooperazione con la NATO, in particolare con il Cooperative Cyber Defence Centre of Excellence (CCDCOE) di Tallinn, sono integrati nel Blueprint attraverso meccanismi di liaison e scambio informativo. Questa interoperabilità risulta cruciale per minacce che originano da attori statali ostili, dove la risposta efficace richiede coordinamento tra capacità civili e militari.

Il Blueprint prevede una cooperazione più strutturata tra attori civili e militari, riconoscendo che un incidente cyber su larga scala che colpisca infrastrutture civili dell’Unione da cui dipendono le forze armate potrebbe attivare anche i meccanismi di risposta della NATO.

Strumenti operativi: dalla teoria alla prassi

Cyber Emergency Mechanism e Cybersecurity Reserve

Il Cyber Solidarity Act ha istituito strumenti finanziari e operativi che il Blueprint mobilizza durante le crisi. Il Cyber Emergency Mechanism prevede azioni di preparazione, inclusi test coordinati di entità operanti in settori critici, valutazioni di vulnerabilità e penetration testing su scala europea. Prevede inoltre supporto alla risposta, con assistenza tecnica agli Stati membri colpiti, incluso il dispiegamento di team specializzati e l’accesso a risorse computazionali per l’analisi forense. Sono inoltre previsti meccanismi formalizzati di assistenza mutua per la richiesta e l’offerta di supporto tra Stati membri, superando l’approccio bilaterale precedente.

La EU Cybersecurity Reserve costituisce un pool di capacità tecniche e umane, mantenute attraverso contratti con fornitori certificati (trusted providers), attivabili rapidamente su richiesta della Commissione, degli Stati membri o delle istituzioni, organi e agenzie dell’Unione per supportare la risposta a incidenti che eccedano le capacità nazionali. La Commissione ha la responsabilità generale dell’implementazione della Reserve e può affidare a ENISA, in tutto o in parte, l’operatività e l’amministrazione della stessa.

Esercitazioni e stress test

Il Blueprint istituzionalizza un programma di esercitazioni che trascende la mera verifica delle capacità tecniche. Il 4 novembre 2025 si è tenuta l’edizione 2025 del Blueprint Operational Level Exercise (BlueOLEx), la prima esercitazione dopo l’adozione del nuovo EU Cyber Blueprint, durante la quale funzionari di alto livello per la cybersecurity degli Stati membri e della Commissione hanno testato ruoli e responsabilità in uno scenario di crisi.

Le esercitazioni Cyber Europe, condotte con cadenza biennale sotto l’egida di ENISA, testano l’intera catena decisionale: dalla rilevazione iniziale alla comunicazione pubblica, dalla cooperazione tecnica all’escalation politica.

Particolarmente innovativa è l’introduzione di stress test settoriali che simulano attacchi coordinati contro specifiche infrastrutture critiche (energia, trasporti, sanità, finanza), coinvolgendo tanto le autorità pubbliche quanto gli operatori privati. Questi esercizi generano lesson learned che alimentano l’aggiornamento continuo del Blueprint stesso.

Il meccanismo di revisione degli incidenti

Il Cyber Solidarity Act istituisce anche il European Cybersecurity Incident Review Mechanism per valutare e revisionare incidenti specifici di cybersecurity. Su richiesta della Commissione o delle autorità nazionali (tramite EU-CyCLONe), ENISA è responsabile della revisione di incidenti significativi o su larga scala e deve produrre un rapporto che includa le lezioni apprese, raccomandazioni per migliorare la postura cyber dell’Unione e best practice derivanti dagli stakeholder rilevanti.

Implicazioni per gli operatori economici

Obblighi diretti e indiretti

Per le entità identificate come operatori di servizi essenziali o importanti dalla NIS2, il Cyber Blueprint genera obblighi di cooperazione durante le crisi che si aggiungono ai requisiti ordinari. Questi includono la partecipazione a meccanismi di condivisione informativa settoriali attivati durante le emergenze, l’implementazione di misure di mitigazione coordinate (potenzialmente includendo la disconnessione temporanea di sistemi compromessi) e la collaborazione con le autorità per le attività forensi e di attribution.

La non compliance, oltre alle sanzioni previste dalla NIS2 (fino a 10 milioni di euro o il 2% del fatturato globale per le entità essenziali), può comportare l’esclusione da programmi di supporto e finanziamento europei in materia di cybersecurity.

Opportunità strategiche

Il framework apre anche opportunità significative per il tessuto industriale europeo. I fornitori di servizi di sicurezza gestiti (MSSP), le aziende specializzate in incident response e i provider di threat intelligence possono accreditarsi per la Cybersecurity Reserve, accedendo a contratti quadro europei e a visibilità istituzionale.

Per le organizzazioni in generale, l’allineamento proattivo al Blueprint può divenire un differenziatore competitivo, segnalando a clienti e partner una maturità nella gestione del rischio cyber che trascende la mera compliance normativa.

Analisi critica: potenzialità e limiti del framework

Punti di forza innovativi

Il Cyber Blueprint del 2025 rappresenta un avanzamento sostanziale rispetto alla Raccomandazione del 2017. La principale innovazione risiede nella sua capacità di mappare chiaramente gli attori rilevanti dell’Unione e delineare i loro ruoli lungo l’intero ciclo di vita della crisi: preparazione e consapevolezza situazionale condivisa per anticipare gli incidenti cyber, capacità di rilevamento per identificarli, strumenti di risposta e recupero per mitigare, scoraggiare e contenere gli incidenti.

L’integrazione con il Cyber Solidarity Act fornisce inoltre le risorse finanziarie e operative che mancavano al precedente approccio, trasformando dichiarazioni di intenti in capacità effettive. Il budget complessivo per il Cyber Solidarity Act, inclusi i contributi degli Stati membri, può ammontare a 1,1 miliardi di euro, finanziati attraverso il Digital Europe Programme.

Criticità strutturali

Nonostante questi avanzamenti, permangono tensioni irrisolte nel framework.

La tensione tra sovranità nazionale e coordinamento europeo rappresenta una prima criticità. La gestione delle crisi cyber interseca sensibilità nazionali profonde, includendo intelligence, difesa e sicurezza pubblica. Il Blueprint opera nel rispetto delle prerogative nazionali, ma questa scelta limita l’effettività del coordinamento quando gli interessi divergono. Uno Stato membro colpito potrebbe privilegiare la protezione di informazioni sensibili rispetto alla condivisione tempestiva, compromettendo la risposta collettiva.

Le asimmetrie di capacità costituiscono un secondo elemento di criticità. Le capacità nazionali di cybersecurity restano drammaticamente disomogenee nell’Unione. Mentre Paesi come Estonia, Paesi Bassi e Francia dispongono di CSIRT maturi e risorse dedicate, altri Stati membri operano con mezzi limitati. La Cybersecurity Reserve può mitigare queste disparità durante le emergenze, ma non risolve il divario strutturale nelle capacità di prevenzione e rilevazione.

La dialettica tra velocità e procedure rappresenta una terza sfida. Le crisi cyber si sviluppano con tempi misurati in ore, talvolta minuti. L’architettura di governance multilivello del Blueprint, per quanto necessaria per garantire legittimità e coordinamento, introduce latenze potenzialmente critiche. L’equilibrio tra tempestività e consultazione rimane una sfida aperta.

Il coinvolgimento del settore privato presenta infine questioni ancora non risolte. La maggioranza delle infrastrutture critiche è gestita da operatori privati, la cui cooperazione è essenziale ma non sempre scontata. Preoccupazioni relative alla reputazione, alla responsabilità legale e alla protezione di informazioni commerciali sensibili possono inibire la trasparenza necessaria per una risposta efficace.

Prospettive evolutive: verso un’autonomia strategica cyber

Il Cyber Blueprint non costituisce un punto di arrivo, ma un’infrastruttura evolutiva che dovrà adattarsi a uno scenario di minacce in costante mutazione. Alcune direttrici di sviluppo appaiono già delineate.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale rappresenta una prima traiettoria. L’impiego di sistemi AI per il rilevamento di anomalie, la correlazione di eventi e la generazione automatizzata di indicatori di compromissione trasformerà le capacità di situational awareness. Il framework dovrà incorporare standard per la condivisione di modelli addestrati e output analitici, oltre a governare i rischi derivanti dall’impiego offensivo dell’AI stessa. Il Cyber Solidarity Act già prevede l’utilizzo di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e l’advanced data analytics nei Cyber Hub nazionali e transfrontalieri.

L’estensione alle tecnologie emergenti costituisce una seconda direttrice. Minacce alla sicurezza delle reti 5G/6G, vulnerabilità quantistiche, rischi associati ai sistemi autonomi: il perimetro del Blueprint dovrà ampliarsi per includere vettori di attacco che oggi sono embrionali ma che domineranno il panorama delle minacce nel prossimo decennio.

Il tema delle capacità offensive coordinate rappresenta una terza area di potenziale evoluzione. Attualmente il framework si concentra esclusivamente sulla dimensione difensiva e di risposta. Il dibattito europeo sulla legittimità e utilità di capacità cyber offensive coordinate, incluse operazioni di hack back o disruption preventiva, resta aperto e potrebbe portare a future estensioni del Blueprint.

Infine, deterrenza e attribution costituiscono una quarta frontiera. L’efficacia di qualsiasi framework di risposta dipende anche dalla capacità di attribuire gli attacchi e di imporre costi agli aggressori. Il rafforzamento delle capacità forensi comuni e lo sviluppo di protocolli per l’attribution politica coordinata, in sinergia con l’EU Cyber Diplomacy Toolbox, rappresentano frontiere naturali dell’evoluzione del Blueprint.

Conclusioni: un test per la resilienza europea

L’EU Cyber Blueprint incarna l’ambizione europea di tradurre la propria forza normativa in capacità operativa nel dominio cibernetico. Non si tratta meramente di un’architettura tecnica per la gestione delle emergenze, ma di un tassello del più ampio progetto di autonomia strategica che l’Unione persegue in risposta a un ordine internazionale sempre più conflittuale.

La vera misura del suo successo non risiederà nei documenti prodotti o nelle strutture create, ma nella risposta effettiva alla prossima crisi cyber di rilevanza sistemica. Quando un attacco sofisticato colpirà simultaneamente infrastrutture energetiche o finanziarie in più Stati membri, il Blueprint sarà sottoposto alla prova definitiva: quella dell’efficacia operativa sotto pressione.

Per i professionisti della cybersecurity, per i decisori politici e per gli operatori economici, la familiarità con questo framework non è più opzionale. Il Cyber Blueprint definisce le regole del gioco per la gestione delle crisi cyber in Europa: conoscerle, comprenderle e contribuire alla loro evoluzione rappresenta una responsabilità condivisa da tutti gli attori dell’ecosistema digitale europeo.

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Il presente articolo costituisce il primo contributo della serie curata dedicata all’esplorazione delle intersezioni tra neurotecnologie e benessere psicologico nel contesto del metaverso. Attraverso un’analisi approfondita delle fondamenta tecnologiche e concettuali del metaverso, questo studio introduce i lettori nell’universo delle tecnologie immersive che stanno ridefinendo il panorama digitale contemporaneo.

Uno dei concetti più discussi della tecnologia moderna, il metaverso può essere descritto come un mondo virtuale 3D immersivo e costante in cui le persone interagiscono tramite un avatar per svolgere una vasta gamma di attività[1]. Tali attività possono variare dal tempo libero e dal gioco alle interazioni professionali e commerciali, alle transazioni finanziarie o persino agli interventi sanitari come la chirurgia. Sebbene l’esatta portata e l’impatto del metaverso sulla società e sull’economia siano ancora sconosciuti, si può già vedere che il metaverso aprirà una serie di opportunità ma anche una serie di rischi in una varietà di settori.

Metaverse è una combinazione coniata dalle parole «meta» e «universo» tratte dal romanzo di fantascienza di Neal Stephenson, Snow Crash, scritto nel 1992. Nel romanzo, avatar di persone reali abitavano un mondo virtuale tridimensionale (3D). Il Metaverso è uno spazio informativo infinitamente grande, persistente, digitale e interattivo. Il Metaverso è infinito perché possiamo aggiungervi continuamente informazioni ed è persistente perché esiste anche quando non interagiamo con esso[2].

Dall’evoluzione del web al web 3.0: come siamo arrivati al metaverso

Tutto è iniziato con il Web 1.0, l’Internet «di sola lettura». Il Web 2.0 lo ha sostituito come una versione più interattiva in cui l’utente poteva inviare informazioni ai server. Poi sono emersi i social media, seguiti presto dall’inclusione della realtà virtuale/aumentata/mista. Ora, la convergenza di tutti questi progressi tecnologici ha dato origine al metaverso, che viene pubblicizzato come il futuro Web 3.0.[3].

Il Metaverso ha quattro aspetti principali; presenza, persistenza, immersione e interoperabilità[4]. La presenza è la sensazione di essere presenti o fisicamente localizzati all’interno di un ambiente digitale. Stimolando esperienze sensoriali realistiche e consentendo ai partecipanti di interagire con oggetti e altri partecipanti, crea un senso di immersione e coinvolgimento nel mondo virtuale, come se i partecipanti si trovassero nello stesso spazio fisico.

Il senso di presenza viene effettuato attraverso tecnologie come gli occhiali per realtà virtuale. La persistenza si riferisce alla capacità di oggetti, ambienti ed esperienze virtuali di assistere nel tempo, anche quando i partecipanti non interagiscono attivamente con essi. Consente ai partecipanti di fare progressi, possedere proprietà virtuali e costruire relazioni continuative. L’immersione si riferisce al grado in cui un partecipante è pienamente coinvolto e assorbito in un ambiente virtuale, al punto in cui l’individuo può dimenticare l’ambiente fisico circostante.

L’interoperabilità si riferisce alla capacità di diversi mondi e sistemi virtuali di comunicare e interagire tra loro senza soluzione di continuità, consentendo agli individui di muoversi liberamente tra diversi ambienti ed esperienze digitali. È essenziale per creare un mondo virtuale coeso e interconnesso che consenta alle persone di spostarsi senza problemi tra diverse esperienze e piattaforme.

Tecnologie e innovazioni che guidano il metaverso

Tecnologie

Poiché l’obiettivo finale del metaverso è sincronizzare il digitale e il fisico, il formato digitale prevalente sarà il 3D. Già oggi numerosi servizi Internet si basano sui formati 3D. Giochi come Minecraft, Roblox e Fortnite hanno portato centinaia di milioni di utenti in mondi 3D. I filtri dei social media stanno introducendo maschere, occhiali, cappelli e tanti altri elementi digitali 3D nella nostra condivisione sui social[5].

I mondi virtuali sono supportati[6] da varie tecnologie di realtà estesa (Extended reality o XR), una categoria ombrello che copre uno spettro di tecnologie più nuove e immersive, tra cui realtà virtuale (VR), realtà aumentata (AR), realtà mista (MR) e virtualità aumentata (AV)[7].

Gli elementi di base della realtà virtuale (VR) esistono da anni con livelli limitati di immersione e interazione. La realtà virtuale immersiva viene creata indossando un dispositivo montato sulla testa che utilizza display stereoscopici con lenti specializzate che trasportano hardware di tracciamento del movimento che forniscono l’illusione di essere fisicamente presenti in un mondo virtuale.

La realtà virtuale sostituisce il mondo reale con uno virtuale, mentre quella aumentata (AR) integra il mondo reale con contenuti virtuali sovrapponendo immagini digitali su oggetti fisici. Di conseguenza, la realtà virtuale consente agli utenti di sentirsi psicologicamente immersi in un ambiente virtuale, mentre l’AR fornisce un ambiente che consente agli utenti di interagire con oggetti virtuali nel mondo reale La realtà mista (MR)[8] è una miscela di realtà virtuale e reale che consente agli elementi reali e virtuali di interagire tra loro, consentendo agli utenti di avere un maggiore controllo sugli oggetti virtuali rispetto a AR.

Il metaverso è un’ampia rete di simulazioni virtuali 3D in tempo reale in cui gli utenti possono vivere un’esperienza profondamente coinvolgente di essere «dentro» Internet interagendo digitalmente con altri utenti, oggetti e ambienti. L’universo virtuale vanta tutte le caratteristiche del mondo reale in cui le persone possono riunirsi, socializzare, lavorare e giocare con gli altri in uno spazio fisico diverso incarnando corpi digitali configurabili chiamati Avatar (Mystakidis, 2022).

Questi avatar aiutano gli utenti a incontrarsi, socializzare e interagire in forma incarnata con altri utenti in un luogo virtuale. Inoltre, la personalizzazione di Avatar aiuta gli utenti a rappresentare la propria idea o aspirazione, aiutandoli a comunicare meglio, condividere esperienze e impegnarsi nell’espressione di sé in un mondo virtuale (Barrera & Shah, 2023).

Bloomberg aveva previsto che il mercato del Metaverso sarebbe cresciuto fino a raggiungere gli 800 miliardi di dollari entro il 2024 (Bloomberg Intelligence, 2021). Le piattaforme Metaverse come Decentraland, Sandbox, Zepeto, Fortnite, Roblox, Special, ecc., forniscono interfaccia virtuale e immersione agli utenti (ad esempio Oculus), economia (ad esempio Coinbase), connessione con una piattaforma di social media e infrastruttura virtuale utilizzo del cloud, dell’intelligenza artificiale e della realtà virtuale per la tecnologia pubblicitaria e la connettività tra marchi e consumatori (Newzoo, 2021)[9].

In pratica, la forma primitiva del metaverso è già qui e si evolverà in modi che potremmo non essere in grado di prevedere.

Il Web 3.0 cambierà il modo in cui socializziamo, lavoriamo e interagiamo. Gli NFT sono risorse digitali uniche che rappresentano oggetti come arte, musica, oggetti da collezione e oggetti di gioco. Gli NFT vengono scambiati online, spesso con criptovaluta, e sono un’unità di dati archiviati su una catena di blocchi blockchain, un database digitalizzato distribuito attraverso Internet.

I sistemi di criptovaluta come Bitcoin ed Ethereum e gli NFT sono basati su blockchain. La blockchain mantiene un registro sicuro e decentralizzato delle transazioni garantendo la sicurezza dei record di dati senza controllo di terze parti. La natura decentralizzata della blockchain offre prospettive di opportunità commerciali illimitate e l’interazione sociale nel metaverso. Gli NFT potrebbero diventare gli elementi costitutivi del metaverso. Ad esempio, gli avatar digitali NFT rappresentano identità di vita reale che possono essere utilizzate come token di accesso per diverse posizioni all’interno del metaverso.

I mondi virtuali sono supportati anche da altre tecnologie come l’Internet delle cose (IoT), che aiuta a trasferire informazioni tra il mondo reale e quello virtuale attraverso gli oggetti.

Alcune aziende affermano di aver iniziato a lavorare sulla prossima generazione di un Internet immersivo chiamato «Internet dei sensi»[10]. In effetti, secondo un recente rapporto (Sony Ericsson, 2020), la tendenza più importante per il 2030 sarà la creazione di un Internet dei sensi[11]: un nuovo paradigma tecnologico in cui le esperienze digitali diventeranno più multisensoriali e quindi pienamente immersive. In questo scenario dispositivi, sensori e reti, supportati da un ampio utilizzo della Realtà Estesa, fonderanno la realtà digitale e quella fisica, coinvolgendo tutti i nostri sensi. Queste esperienze saranno possibili grazie alla nuova generazione di dispositivi e sensori connessi, che saranno in grado di:

• migliorare la qualità delle esperienze XR (supportate dalla rappresentazione olografica);
• introdurre nuove esperienze sensoriali come sapori digitali e aromi digitali;
• creare nuove interazioni create utilizzando interfacce cervello-computer (BCI).

Applicazioni concrete del metaverso e della realtà virtuale

I mondi virtuali possono cambiare il modo in cui ci connettiamo, percepiamo e viviamo il mondo, aprendo numerose opportunità ma portando anche una serie di sfide.

Possono essere utilizzati in quasi tutti i settori[12], come ad esempio:

• istruzione: i mondi virtuali consentono agli utenti di visitare luoghi e tempi (come l’antica Grecia o altri pianeti) che altrimenti sarebbero impossibili da visitare;
• manifatturiero: le aziende possono testare prototipi di linee di produzione o interi stabilimenti utilizzando un gemello digitale per rilevare potenziali errori e ridurre al minimo i costi;
• assistenza sanitaria: i mondi virtuali possono aiutare i medici a diagnosticare in modo più accurato e rapido e a migliorare le prestazioni durante la preparazione all’intervento chirurgico. I pazienti possono beneficiare di esperienze immersive per alleviare il dolore e l’ansia, o consultare medici dall’altra parte del mondo;
• settore pubblico: i mondi virtuali possono essere utilizzati, ad esempio, per consultazioni con i cittadini, pianificazione urbana, visualizzazione di futuri progetti di sviluppo o formazione dei dipendenti;
• arte e design: visitando i mondi virtuali di musei, gallerie e archivi, gli utenti possono sperimentare come sarebbe trovarsi in un museo reale. Gli edifici virtuali in 3D consentono agli architetti di ottenere un’impressione realistica della loro struttura, dei mobili e delle decorazioni;
• intrattenimento: gli utenti dei mondi virtuali possono partecipare a vari eventi virtuali (come concerti, film, feste ed eventi sportivi);
• shopping online: i clienti possono esplorare negozi virtuali e provare abiti virtuali, mentre i marchi possono ospitare eventi virtuali e pubblicizzare i propri prodotti in mondi virtuali;
• turismo: i mondi virtuali consentono ai viaggiatori di pianificare il proprio viaggio esplorando rappresentazioni virtuali di destinazioni e hotel.

Sfide evolutive del metaverso

Senza affrontare queste tre sfide cruciali[13], il metaverso potrebbe non avere successo come piattaforma mainstream ma solo diventare una tecnologia di nicchia al servizio principalmente dell’industria dei giochi:

1.Interoperabilità della piattaforma

• La mancanza di interoperabilità e uniformità tra le varie piattaforme del metaverso è una delle sfide più grandi.
• Il protocollo HTML ha agito come struttura unificante per abilitare Internet. Si può navigare su Internet da qualsiasi browser e da qualsiasi dispositivo, tutto grazie all’HTML. Un protocollo simile è assolutamente necessario per facilitare lo spostamento degli utenti tra metaversi e dispositivi.

L’alternativa ha alcuni attori dominanti con protocolli di integrazione o API, come ad es. il dominio dell’iPhone di Apple e dei sistemi operativi Android di Google. Pur avendo dispositivi diversi, gli utenti possono comunque scambiarsi informazioni e connettersi tra loro. I creatori di contenuti e app possono fornire i propri prodotti su entrambe le piattaforme con il minimo sforzo. I dispositivi e le piattaforme del metaverso devono fornire tali funzionalità sia agli utenti che ai fornitori di contenuti.

2.Valore per le aziende

Per avere successo, le aziende avranno bisogno di generare valore dal metaverso. Affinché ciò accada, le aziende di tutti i settori verticali dovrebbero indagare su questa nuova piattaforma ed esplorarla come un nuovo canale di consegna e interattivo in un’architettura di consegna omnicanale, simile al modo in cui le aziende utilizzano il web, i social media o gli altoparlanti intelligenti per coinvolgere. o consegnare i propri prodotti ai clienti.

Un buon esempio è il modo in cui catene di fast food aprono ‘negozi’ nel metaverso, principalmente solo per essere lì e per consentire ai clienti di ordinare cibo reale in un mondo virtuale che viene consegnato direttamente alle loro porte fisiche.

3.Utilità e facilità d’uso per consumatori e utenti

L’usabilità deriverà principalmente dalla facilità d’uso e l’utilità deriverà dai vari contenuti e app che i consumatori/utenti potranno sperimentare in più metaversi.

Il settore sanitario e quello medico, ad esempio, hanno una grande opportunità di fornire esperienze di telemedicina estremamente avanzate e un migliore accesso all’assistenza sanitaria superando le limitazioni geografiche. Il metaverso offre l’opportunità di creare quello che è noto come il gemello digitale di un organo[14] o addirittura di un intero corpo umano in un formato 3D che consentirebbe di eseguire interventi chirurgici nonché di diagnosticare e curare malattie. Le implementazioni di Metaverse hanno già avuto successo nell’istruzione e nella formazione medica.

L’analisi presentata in questo primo contributo ha delineato il quadro tecnologico e concettuale del metaverso, evidenziando come questa convergenza di tecnologie immersive rappresenti una vera rivoluzione nel modo di concepire l’interazione digitale. Il prossimo articolo della serie approfondirà il concetto del metaverso per la salute mentale, analizzando l’impatto che queste tecnologie hanno sulla psiche umana.

Per approfondire invitiamo a scaricare il white paper gratuito “Neurotecnologia e Mental Health: Il Metaverso tra Opportunità e Rischi Legali” ad opera di Sergio Guida.

Fonti:

[1] T. MADIEGA, P. CAR, M. NIESTADT, L. VAN DE POL, Metaverse Opportunities, risks and policy implications, EPRS European Parliamentary Research Service, June 2022.

[2] D. ANTIN, The Technology of the Metaverse, It’s Not Just VR, Medium, May 5, 2020.

[3] USMANI S.S., SHARATH M., MEHENDALE M., Future of mental health in the metaverse, General Psychiatry, 2022; 35:e100825.

[4] AUSTRALIAN HUMAN RIGHTS COMMISSION, Protecting Cognition: Human Rights and Neurotechnology, 02 July 2023.

[5] L.B. MARTINS, S.G. WOLFE, Metaversed. See Beyond The Hype, John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey, 2023, ISBN: 978-1-119-88860-4.

[6] M. NIESTADT, Virtual worlds (metaverses), EPRS European Parliamentary Research Service, © European Union, July 2023.

[7] D. WEINSTEIN, What Is Extended Reality?, NVIDIA Blogs, May 20, 2022.

[8] «La MR è anche un’altra tecnica che ci aiuta a liberarci delle restrizioni dello schermo e migliora notevolmente l’immersione degli utenti. Piuttosto che creare una scena completamente virtuale, MR si concentra maggiormente sulle interazioni istintive tra il mondo reale e lo spazio digitalizzato [..]. Potrebbe essere considerato un ibrido tra AR e VR, in cui una transizione tra VR e AR potrebbe essere raggiunta simultaneamente» in F. Shi, H. Ning, X. Zhang et al., «A new technology perspective of the Metaverse: its essence, framework and Challenges», Science Direct, 4 Nov 2022.

[9] ARYA V., SAMBYAL R., SHARMA A., & DWIVEDI Y.K., Brands are calling your AVATAR in Metaverse – A study to explore XR-based gamification marketing activities & consumer-based brand equity in virtual world, Journal of Consumer Behaviour, 2023, 1–30.

[10] COUNCIL OF THE EUROPEAN UNION, Metaverse – Virtual World, Real Challenges, © European Union, March 2022.

[11] D.A. GAMBERA, E. DUARTE, D. RICCÒ, Internet of Senses (IoS) and Internet of Sensory Health (IoSH): A New Technology Epiphany, Human Dynamics and Design for the Development of Contemporary Societies, Vol. 25, 2022, pp. 313–320.

[12] A. CARRARA, C. BONITO, Ambiti applicativi e problematiche neuroetiche, Slide del Corso, 28/10/2022, pp. 7–47. (link di riferimento generico — se vuoi posso cercare la fonte diretta online)

[13] AUSTRALIAN HUMAN RIGHTS COMMISSION, Protecting Cognition: Human Rights and Neurotechnology, 02 July 2023.

[14] L. ROMANO, Il gemello digitale, Quotidiano Sanità, 15/02/2023.

Profilo Autore

Da economista aziendale, ha maturato esperienze direzionali in gruppi industriali diversi per settori, dimensioni e caratteristiche. Specializzato in pianificazione strategica e controllo di gestione, finanza, risk e project management, sistemi di gestione e rendicontazione integrativi (sociale, ambientale e intangible assets), è stato relatore in convegni e seminari e pubblica articoli di economia, finanza, digital transformation, data governance, public health, compliance & regulatory affairs.
Ha seguito percorsi multidisciplinari su Design Thinking, Human-Computer Interaction, Data protection & Privacy, Digital Health & Therapeutics. Business angel, segue con attenzione il mondo delle Startup.

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Come il nuovo pacchetto normativo europeo ridisegna l’architettura della privacy online, tra semplificazioni GDPR e ripensamento del paradigma cookie.

L’alba di una nuova governance dei dati personali

Il panorama normativo europeo sulla protezione dei dati sta attraversando una metamorfosi strutturale. Il 19 novembre 2025, la Commissione Europea ha presentato il Digital Package on Simplification, un’iniziativa legislativa che promette di ricalibrare l’equilibrio tra tutela dei diritti fondamentali e competitività economica dell’Unione. Tra i pilastri di questa riforma emerge con particolare rilevanza la proposta di modifica al Regolamento (UE) 2016/679, meglio noto come GDPR, e una rivisitazione sostanziale delle regole sul consenso ai cookie.

L’iniziativa si articola in due strumenti legislativi distinti: un Digital Omnibus che interviene su GDPR, direttiva ePrivacy, Data Act e normativa sulla cybersicurezza, e un Digital Omnibus on AI dedicato alle modifiche dell’AI Act. Il pacchetto si accompagna inoltre alla Data Union Strategy e alla proposta di European Business Wallets, configurando un intervento sistemico sull’intero acquis digitale europeo.

Come sottolineato dalla Vice-Presidente esecutiva Henna Virkkunen nelle dichiarazioni successive alla pubblicazione, la semplificazione non significa ammorbidire gli standard, ma eliminare il “disordine regolamentare” che ostacola l’innovazione. Il Commissario alla Giustizia Michael McGrath ha precisato che non si tratta di una riapertura del GDPR, il cui nucleo essenziale rimane intatto, ma di misure mirate a favorire l’armonizzazione applicativa e a semplificare determinati obblighi.

Anatomia delle semplificazioni: cosa cambia nel GDPR

Il nuovo regime per le PMI: dalla compliance universale alla proporzionalità effettiva

La proposta introduce un principio di proporzionalità strutturale che modula gli obblighi di conformità in funzione delle dimensioni organizzative e della natura dei trattamenti effettuati. Un primo intervento era già stato operato con l’Omnibus IV, pubblicato il 21 maggio 2025, su cui l’EDPB e l’EDPS hanno espresso parere congiunto il 9 luglio 2025.

L’elemento più significativo riguarda l’esenzione dall’obbligo di tenuta del registro delle attività di trattamento ex articolo 30 del GDPR. La proposta estende la deroga alle imprese e organizzazioni con meno di 750 dipendenti, a condizione che il trattamento non presenti rischi elevati per i diritti degli interessati. Si tratta di un incremento considerevole rispetto alla soglia attuale di 250 dipendenti, giustificato dalla necessità di includere le cosiddette Small Mid-Cap Companies (SMC) nei benefici previsti per le PMI.

Anu Talus, Presidente dell’EDPB, ha accolto favorevolmente l’obiettivo di ridurre gli oneri amministrativi, osservando che la deroga attuale non sempre raggiungeva il suo scopo. Tuttavia, il Comitato ha chiesto chiarimenti sulla scelta della nuova soglia e ha raccomandato di precisare che le pubbliche amministrazioni rimangono escluse dalla deroga.

La Valutazione d’Impatto: verso un approccio risk-based maturo

L’articolo 35 del GDPR, relativo alla Data Protection Impact Assessment (DPIA), subisce una ricalibrazione significativa. La proposta mira a superare la frammentazione delle prassi nazionali attraverso l’elaborazione di liste unificate a livello europeo delle attività di trattamento che richiedono o meno una valutazione d’impatto. L’EDPB sarebbe incaricato di compilare tali liste e di sviluppare un template standardizzato per la DPIA, da sottoporre all’approvazione della Commissione.

Una volta adottate, queste liste unionali sostituirebbero le liste nazionali attualmente pubblicate dalle singole autorità di controllo, garantendo certezza giuridica alle organizzazioni che operano in più Stati membri. Le Linee Guida dell’EDPB sulla DPIA avevano già tentato di fornire orientamenti uniformi, ma la persistente eterogeneità applicativa richiedeva un intervento legislativo più incisivo.

Il nodo del consenso ai cookie: fine della cookie fatigue?

Dalla direttiva ePrivacy al GDPR: uno spostamento di baricentro

La componente più innovativa del pacchetto Digital Omnibus riguarda il trattamento del consenso per i cookie e le tecnologie di tracciamento analoghe. L’attuale framework, basato sulla Direttiva 2002/58/CE come modificata dalla Direttiva 2009/136/CE, ha prodotto il fenomeno universalmente noto come cookie banner fatigue: un’inflazione di richieste di consenso che, paradossalmente, ha eroso la consapevolezza degli utenti anziché potenziarla.

La proposta della Commissione opera uno spostamento strategico: le disposizioni sull’accesso ai dispositivi terminali, attualmente contenute nella direttiva ePrivacy, verrebbero trasferite nel GDPR. Questa migrazione comporta conseguenze rilevanti sul piano sanzionatorio, poiché le violazioni sarebbero soggette alle sanzioni previste dal GDPR, fino al 4% del fatturato annuo globale, garantendo maggiore effettività alla tutela dei consumatori.

Il consenso rimarrà necessario per la maggior parte delle attività di tracciamento, ma verranno introdotte eccezioni più ampie. In particolare, l’utilizzo di cookie per finalità di misurazione aggregata dell’audience e per scopi di sicurezza non richiederebbe più il consenso preventivo dell’utente. Quando le tecnologie di tracciamento comportano il trattamento di dati personali, il titolare potrà fare riferimento a qualsiasi base giuridica prevista dal GDPR, non esclusivamente al consenso.

I browser come gatekeeper del consenso: la centralizzazione delle preferenze

Un elemento particolarmente significativo della riforma è la promozione di meccanismi centralizzati per la gestione delle preferenze privacy. La Commissione prevede che, nel lungo termine, gli utenti possano esprimere le proprie scelte tramite segnali universali integrati nei browser, nei sistemi operativi o negli app store.

Questo approccio riecheggia lo standard tecnico Global Privacy Control (GPC), una specifica sviluppata dal W3C Privacy Working Group che consente agli utenti di comunicare automaticamente ai siti web la propria preferenza di non vedere venduti o condivisi i propri dati personali. Il GPC è già riconosciuto legalmente in California ai sensi del California Consumer Privacy Act, nonché in Colorado, Connecticut e New Jersey.

La proposta europea prevede che gli organismi di standardizzazione sviluppino specifiche tecniche per segnali machine-readable, e che la Commissione possa obbligare i produttori di browser e sistemi operativi a implementare tali funzionalità qualora il mercato non vi provveda spontaneamente. Decorsi sei mesi dall’entrata in vigore di tali standard, tutti gli editori sarebbero tenuti a rispettare i segnali di preferenza degli utenti.

Significativa l’eccezione prevista per i media service providers, esonerati dall’obbligo di rispettare tali segnali in considerazione del ruolo essenziale della pubblicità nel finanziamento del giornalismo indipendente.

Le reazioni dell’ecosistema: un coro dissonante

Le perplessità delle autorità di controllo e della società civile

L’European Data Protection Board ha accolto la proposta con cautela istituzionale. Se da un lato riconosce la legittimità dell’obiettivo di semplificazione, dall’altro manifesta preoccupazione per il potenziale indebolimento delle garanzie individuali.

Le critiche più severe provengono dalle organizzazioni per i diritti digitali. NOYB, l’organizzazione fondata da Max Schrems che ha promosso alcune delle più significative pronunce giurisprudenziali in materia di protezione dati, ha definito la proposta “il più grande attacco ai diritti digitali degli europei degli ultimi anni”. Secondo Schrems, le modifiche proposte aprirebbero numerose falle nella normativa, rendendola complessivamente inutilizzabile per la maggior parte dei casi. L’organizzazione ha pubblicato un’analisi dettagliata delle criticità della proposta.

Particolarmente controversa è la nuova disposizione che riconosce lo sviluppo e l’operatività di sistemi di intelligenza artificiale come legittimo interesse del titolare del trattamento. Questa previsione fornirebbe alle aziende una base giuridica più chiara per utilizzare dati personali nell’addestramento e nel funzionamento dei sistemi di IA, superando il dibattito sulla legittimità di tale pratica. I critici temono tuttavia che ciò equivalga a un “assegno in bianco” per le grandi aziende tecnologiche.

Le preoccupazioni investono anche la compatibilità con la giurisprudenza consolidata della Corte di Giustizia dell’Unione Europea. Nella sentenza Planet49 (causa C-673/17, 1 ottobre 2019), la Corte ha ribadito che il consenso all’installazione di cookie non essenziali deve essere attivo, libero, specifico e informato, escludendo la validità delle caselle pre-selezionate. La riforma dovrà dimostrare di non contraddire questi principi consolidati.

L’industria digitale: tra entusiasmo e opportunismo strategico

Le associazioni di categoria del settore tecnologico e pubblicitario hanno salutato con favore la proposta. DigitalEurope, la principale federazione industriale del settore, aveva da tempo sollecitato una revisione del regime del consenso, argomentando che l’attuale disciplina penalizza gli operatori europei rispetto ai competitor extracomunitari.

La GSMA e Connect Europe, che rappresentano gli operatori di telecomunicazioni europei, hanno accolto positivamente il pacchetto, così come la CCIA Europe, che tuttavia ritiene necessarie ulteriori e più incisive azioni di semplificazione.

Il contesto italiano: le Linee Guida del Garante sui cookie

In Italia, il quadro di riferimento per il consenso ai cookie è stato ridefinito dalle Linee Guida del Garante per la Protezione dei Dati Personali, adottate il 10 giugno 2021 e pubblicate in Gazzetta Ufficiale il 10 luglio dello stesso anno. Il provvedimento, entrato pienamente in vigore il 10 gennaio 2022, ha recepito le indicazioni dell’EDPB e i principi del GDPR, stabilendo regole dettagliate per l’acquisizione del consenso e la fornitura dell’informativa.

Tra i punti qualificanti delle Linee Guida italiane vi è l’obbligo di prevedere un meccanismo di rifiuto dei cookie equipollente a quello di accettazione: accanto al pulsante “Accetta” deve figurare un comando “Rifiuta” o una “X” con funzione equivalente. Lo scrolling della pagina, da solo, non costituisce più manifestazione valida di consenso, salvo che sia inserito in un processo più articolato che consenta all’utente di esprimere una scelta inequivoca e documentabile.

Il Garante ha inoltre chiarito che il cookie wall, ovvero il condizionamento dell’accesso ai contenuti all’accettazione dei cookie, è tendenzialmente illecito, salvo che il titolare offra all’interessato la possibilità di accedere a contenuti o servizi equivalenti senza prestare il consenso.

La riforma europea potrebbe rendere necessario un aggiornamento di queste disposizioni nazionali, qualora il nuovo framework introduca basi giuridiche alternative al consenso per determinate tipologie di tracciamento.

Implicazioni operative per i titolari del trattamento

La transizione verso il nuovo regime: una roadmap prudenziale

Le organizzazioni che operano nel mercato europeo dovranno affrontare un processo di adeguamento articolato in fasi distinte. Nella fase preparatoria, antecedente all’entrata in vigore delle modifiche, sarà opportuno condurre un’analisi differenziale tra le attuali prassi di compliance e i nuovi requisiti, identificando le aree di potenziale semplificazione e quelle che richiederanno un rafforzamento delle misure esistenti.

Particolare attenzione dovrà essere dedicata alla revisione delle informative privacy ex articoli 13 e 14 del GDPR per riflettere eventuali nuove basi giuridiche dei trattamenti. Qualora si intenda fare ricorso al legittimo interesse per finalità precedentemente basate sul consenso, sarà necessario documentare il balancing test e garantire la trasparenza nei confronti degli interessati.

I meccanismi di opt-out dovranno rispettare i principi di privacy by design e by default sanciti dall’articolo 25 del GDPR, garantendo che l’esercizio dell’opposizione sia altrettanto semplice della prestazione del consenso iniziale. La giurisprudenza della CGUE ha costantemente ribadito questo principio di simmetria.

Il ruolo del Data Protection Officer nell’era post-Omnibus

Il Responsabile della Protezione dei Dati, figura introdotta dall’articolo 37 del GDPR, assumerà una funzione ancora più strategica nella fase di transizione. Le competenze richieste si estenderanno dalla conoscenza normativa alla capacità di interpretare principi generali in contesti di incertezza regolamentare, fungendo da interfaccia tra le esigenze di business e i vincoli di conformità.

Prospettive evolutive: verso un’ecologia digitale sostenibile

L’integrazione con il framework dell’AI Act

La riforma del GDPR non può essere analizzata isolatamente dal più ampio contesto regolatorio europeo sul digitale. Il Regolamento (UE) 2024/1689 sull’intelligenza artificiale introduce requisiti specifici per i sistemi di IA che trattano dati personali, creando sovrapposizioni e potenziali tensioni interpretative con la disciplina generale sulla protezione dei dati.

Il Digital Omnibus on AI, parte integrante del pacchetto, propone di posticipare a dicembre 2027 l’entrata in vigore degli obblighi più stringenti per i sistemi ad alto rischio, estendendo al contempo alcune semplificazioni previste per le PMI anche alle Small Mid-Cap Companies. Questa dilazione temporale mira a consentire alle imprese di adeguarsi gradualmente ai nuovi requisiti, ma ha sollevato critiche da parte di chi teme un indebolimento delle tutele.

La dimensione geopolitica della privacy

La riforma si inserisce in un contesto di crescente competizione normativa globale. Mentre l’Europa ripensa il proprio modello, giurisdizioni come la California, il Brasile con la LGPD e l’India stanno elaborando framework privacy che, pur ispirandosi al GDPR, introducono varianti significative.

L’Unione Europea si trova di fronte a un dilemma strategico: mantenere il proprio primato come standard-setter globale in materia di protezione dati, rischiando però di imporre oneri che riducano la competitività delle imprese europee, oppure allinearsi a modelli meno stringenti, con il rischio di una corsa al ribasso nelle tutele. Il pacchetto Digital Omnibus rappresenta il tentativo di navigare tra questi due estremi, preservando i principi fondamentali del GDPR mentre ne modernizza l’architettura applicativa.

I prossimi passi del percorso legislativo

La proposta della Commissione seguirà la procedura legislativa ordinaria, con l’esame da parte del Parlamento Europeo e del Consiglio dell’Unione Europea. È previsto che le negoziazioni sui traguardi interinali (trilogue) inizino nella primavera 2026, con l’obiettivo di raggiungere l’adozione finale entro la metà dell’anno.

Esiste tuttavia la possibilità di un’accelerazione qualora il Parlamento decida di applicare la procedura d’urgenza prevista dall’articolo 170 del suo Regolamento interno, come già avvenuto per precedenti pacchetti omnibus. In tal caso, l’adozione potrebbe avvenire già nel primo trimestre 2026.

Parallelamente, la Commissione ha avviato una consultazione pubblica sul Digital Fitness Check, aperta fino al 16 marzo 2026, per raccogliere osservazioni sull’interazione tra le diverse normative digitali europee e sul loro impatto cumulativo sulle imprese. I risultati confluiranno in un rapporto atteso per il primo trimestre 2027.

Conclusioni: la privacy come infrastruttura democratica

La proposta di riforma contenuta nel Digital Omnibus trascende la dimensione meramente tecnico-giuridica per investire questioni di natura costituzionale. La protezione dei dati personali, come riconosciuto dall’articolo 8 della Carta dei Diritti Fondamentali dell’UE, costituisce un diritto fondamentale autonomo e un prerequisito per l’esercizio effettivo di altre libertà: espressione, associazione, autodeterminazione politica.

Semplificare non significa necessariamente depotenziare. Se correttamente implementata, la riforma potrebbe paradossalmente rafforzare l’effettività delle tutele, eliminando quegli elementi di complessità che oggi generano compliance formale priva di sostanza. Il consenso informato diventa significativo solo quando l’utente dispone degli strumenti cognitivi e tecnici per comprenderlo ed esercitarlo; la proliferazione di banner incomprensibili ha invece prodotto una desensibilizzazione collettiva che frustra gli obiettivi stessi del legislatore.

Il successo dell’iniziativa dipenderà dalla capacità delle istituzioni europee di resistere alle pressioni per trasformare la semplificazione in deregolamentazione, e dalla vigilanza attiva della società civile nel monitorare l’implementazione delle nuove norme. Come ha osservato l’European Digital Rights Initiative (EDRi), il problema non è il rulebook europeo, ma la sua effettiva applicazione: “se la Commissione dedicasse alla enforcement la stessa energia che impiega per ridimensionare le regole, non staremmo discutendo di semplificazione”.

In questo senso, il Digital Omnibus non è un punto di arrivo ma l’apertura di un nuovo capitolo nel dibattito europeo sulla governance dei dati, che richiederà il contributo di tutti gli stakeholder per tradursi in un effettivo progresso nella tutela dei diritti digitali.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/digital-omnibus/

La nuova frontiera dell’investigazione digitale nell’era dell’intelligenza artificiale

Di fronte alla proliferazione di sistemi di machine learning in settori critici, emerge una disciplina investigativa inedita: la forensics applicata ai modelli neurali. Un territorio inesplorato dove convergono cybersecurity, data science e compliance normativa.

Introduzione: quando l’algoritmo diventa scena del crimine

L’adozione massiva di sistemi di intelligenza artificiale in ambiti decisionali sensibili — dal credit scoring alla diagnostica medica, dalla selezione del personale ai sistemi di giustizia predittiva — ha generato una questione epistemologica e operativa senza precedenti: come si conduce un’indagine forense su un’entità matematica?

Il NIST AI Risk Management Framework, pubblicato il 26 gennaio 2023, ha formalizzato per la prima volta un approccio sistematico alla governance dei rischi AI, introducendo i concetti di trustworthiness e accountability come pilastri della gestione algoritmica. Tuttavia, il framework evidenzia una lacuna critica: mancano metodologie consolidate per l’investigazione post-incidente su modelli compromessi o malfunzionanti.

La forensics tradizionale opera su artefatti digitali statici — file system, log, memoria volatile. I modelli di machine learning, invece, sono oggetti dinamici: matrici di pesi che codificano pattern appresi da dati che potrebbero non essere più disponibili, addestrati attraverso processi stocastici difficilmente riproducibili. Questa natura intrinseca pone sfide metodologiche che richiedono un ripensamento radicale degli strumenti investigativi.

Il Framework MITRE ATLAS: Tassonomia delle Minacce Adversariali

Il MITRE ATLAS (Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems) rappresenta il tentativo più strutturato di mappare il panorama delle minacce specifiche per i sistemi AI. Modellato sul celebre ATT&CK framework per la cybersecurity tradizionale, ATLAS cataloga tattiche, tecniche e procedure (TTP) utilizzate da attori malevoli per compromettere sistemi di machine learning.

La tassonomia ATLAS identifica vettori d’attacco che spaziano dalla fase di raccolta dati (data poisoning) all’inferenza in produzione (evasion attacks), passando per tecniche di estrazione della proprietà intellettuale (model stealing) e violazione della privacy (membership inference). Ciascuna di queste categorie richiede approcci forensi distinti.

Il data poisoning, ad esempio, lascia tracce nei pattern statistici del dataset di training: distribuzioni anomale, cluster inattesi, correlazioni spurie. L’investigatore forense deve ricostruire la genealogia dei dati, verificando l’integrità della pipeline di acquisizione e preprocessing. Gli attacchi di evasion, invece, si manifestano esclusivamente in fase di inferenza, richiedendo l’analisi delle query ricevute dal modello e delle relative risposte per identificare pattern di probing sistematico.

Architettura di un audit forense: stratificazione metodologica

Un audit forense completo su un modello AI/ML richiede un’analisi stratificata che attraversa l’intero stack tecnologico e procedurale. L’OWASP Machine Learning Security Top 10 fornisce una base tassonomica per strutturare l’investigazione, identificando le vulnerabilità più critiche nei sistemi di apprendimento automatico.

Livello 1: Data Provenance e integrità

La catena di custodia dei dati di training costituisce il fondamento di qualsiasi investigazione. L’assenza di meccanismi robusti di data lineage rappresenta una delle debolezze sistemiche più diffuse. Tecnologie emergenti come i data contracts e i sistemi di versionamento basati su hash crittografici (implementati in strumenti come DVC – Data Version Control) permettono di ricostruire la storia evolutiva di un dataset.

L’investigatore deve verificare la provenienza delle fonti dati primarie, le trasformazioni applicate durante il preprocessing, l’eventuale presenza di dati sintetici o augmentati, e i meccanismi di anonimizzazione e pseudonimizzazione utilizzati.

Livello 2: training pipeline e riproducibilità

La riproducibilità degli esperimenti di machine learning è notoriamente problematica. Studi recenti indicano che solo una frazione delle pubblicazioni scientifiche in AI fornisce codice e dati sufficienti per replicare i risultati dichiarati. Un’analisi dei paper pubblicati a NeurIPS ha rilevato che solo il 42% includeva codice, e appena il 23% forniva link ai dataset utilizzati.

Dal punto di vista forense, questa opacità rappresenta un ostacolo significativo. L’investigatore deve raccogliere le configurazioni di hyperparameter, i seed dei generatori di numeri pseudocasuali, le versioni esatte delle librerie utilizzate, le specifiche hardware (particolarmente rilevanti per training distribuito su GPU/TPU) e i checkpoint intermedi del modello.

Livello 3: Model Introspection

L’analisi diretta dei parametri del modello richiede tecniche di interpretability ed explainability. Il framework Captum sviluppato da Meta AI offre implementazioni di metodi come Integrated Gradients, SHAP (SHapley Additive exPlanations) e Layer-wise Relevance Propagation.

Queste tecniche permettono di identificare feature anomale con peso eccessivo, rilevare neuroni o layer che codificano pattern inattesi, e mappare le regioni di input space dove il modello esibisce comportamenti aberranti.

Rilevamento del bias algoritmico: oltre la metrica

Il bias nei sistemi AI rappresenta una delle aree più studiate e al contempo più fraintese. La AI Fairness 360 toolkit sviluppata da IBM Research implementa oltre 70 metriche di fairness, rivelando una verità scomoda: diverse definizioni di equità sono matematicamente incompatibili tra loro.

I lavori indipendenti di Alexandra Chouldechova (2017) e Jon Kleinberg con colleghi (2016) hanno dimostrato formalmente che, salvo casi degeneri, non è possibile soddisfare simultaneamente calibration, equalized odds e predictive parity. Questa impossibilità matematica ha profonde implicazioni forensi: l’investigatore deve determinare quale definizione di fairness era appropriata per il contesto applicativo e se il sistema rispettava tale standard.

Tipologie di bias investigabili

Il bias può infiltrarsi nel sistema a molteplici livelli.

Il bias nei dati storici riflette discriminazioni pregresse: un sistema di screening curricolare addestrato su decisioni di assunzione passate perpetuerà inevitabilmente i pregiudizi dei selezionatori umani.

Il bias di rappresentazione colpisce i sottogruppi demografici sottorappresentati nel training set, causando degradazione delle performance. Lo studio Gender Shades di Joy Buolamwini e Timnit Gebru, condotto presso il MIT Media Lab e pubblicato nel 2018, ha documentato disparità drammatiche nell’accuratezza di sistemi commerciali di classificazione di genere: il tasso di errore per donne con carnagione scura raggiungeva il 34,7%, contro lo 0,8% per uomini con carnagione chiara.

Il bias di proxy si verifica quando l’algoritmo apprende correlazioni spurie tra variabili apparentemente neutre e attributi protetti. Il codice postale, ad esempio, può fungere da proxy per etnia e status socioeconomico.

Il bias di measurement consiste in errori sistematici nella raccolta dati che colpiscono differenzialmente sottopopolazioni specifiche.

Manomissioni e backdoor: l’investigazione dell’intenzionalità

La distinzione tra malfunzionamento accidentale e manomissione deliberata rappresenta il cuore dell’investigazione forense criminale. I backdoor attack su modelli neurali costituiscono una minaccia particolarmente insidiosa: l’attaccante inserisce durante il training un trigger nascosto che attiva comportamenti malevoli solo in presenza di input specifici.

Ricerche accademiche hanno dimostrato la possibilità di impiantare backdoor in modelli di visione artificiale che si attivano esclusivamente in presenza di pattern visivi impercettibili all’occhio umano. Il modello mantiene performance normali su input standard, superando qualsiasi test funzionale convenzionale.

Tecniche di rilevamento backdoor

La comunità scientifica ha sviluppato diverse metodologie per l’identificazione di backdoor.

Neural Cleanse analizza le perturbazioni minime necessarie per indurre misclassificazione verso ciascuna classe, identificando trigger potenziali come perturbazioni anomalmente piccole.

STRIP (STRong Intentional Perturbation) sfrutta la robustezza eccessiva degli input con trigger a perturbazioni casuali per identificare campioni sospetti.

Meta Neural Analysis addestra meta-classificatori per distinguere modelli puliti da modelli compromessi analizzando le attivazioni neurali.

Spectral Signature Analysis identifica anomalie nello spettro delle rappresentazioni latenti indotte dal training su dati avvelenati.

Il quadro normativo: EU AI Act e obblighi di audit

L’EU AI Act (Regolamento UE 2024/1689), entrato in vigore il 1° agosto 2024, introduce per la prima volta obblighi vincolanti di valutazione della conformità per sistemi AI ad alto rischio. L’articolo 9 impone l’implementazione di sistemi di gestione del rischio lungo l’intero ciclo di vita del sistema AI.

I requisiti normativi con rilevanza forense includono:

Logging obbligatorio: i sistemi ad alto rischio devono implementare capacità di registrazione automatica che consentano la tracciabilità delle operazioni durante il ciclo di vita del sistema (Art. 12).

Documentazione tecnica: deve essere mantenuta documentazione aggiornata che dimostri la conformità ai requisiti del regolamento, incluse informazioni su dati di training, scelte progettuali e metriche di valutazione (Art. 11).

Supervisione umana: devono essere implementate interfacce che permettano l’oversight umano effettivo, inclusa la possibilità di interpretare gli output del sistema (Art. 14).

La violazione di questi obblighi può comportare sanzioni fino a 35 milioni di euro o il 7% del fatturato mondiale annuo, rendendo la capacità di dimostrare compliance attraverso audit forensi una necessità operativa.

Strumenti e metodologie operative

L’ecosistema degli strumenti forensi per AI è in rapida evoluzione. Alcune soluzioni emergenti meritano attenzione.

Model Cards e Data Sheets

Il concetto di Model Cards introdotto da Google Research nel 2019 propone un formato standardizzato per documentare le caratteristiche, limitazioni e contesti d’uso appropriati di un modello. Analogamente, i Datasheets for Datasets proposti da Timnit Gebru e colleghi forniscono un template per documentare provenienza, composizione e bias noti dei dataset.

Questi artefatti documentali rappresentano prove cruciali in un’investigazione forense, permettendo di valutare se il deployment del sistema rispettava i limiti dichiarati.

MLflow e Experiment Tracking

Piattaforme come MLflow permettono il tracking automatico di esperimenti, includendo parametri, metriche, artefatti e metadati. Dal punto di vista forense, i log di MLflow possono ricostruire la cronologia completa dello sviluppo di un modello.

Differential Privacy e Membership Inference

Le tecniche di Differential Privacy forniscono garanzie matematiche sulla protezione dei dati individuali nel training. Strumenti come Opacus di Meta implementano training differenzialmente privato per PyTorch.

L’investigatore forense può utilizzare attacchi di membership inference — tecniche che determinano se uno specifico record era presente nel training set — per verificare il rispetto delle politiche di privacy dichiarate.

Casi studio: lezioni dal campo

Caso COMPAS e bias razziale

Il sistema COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), utilizzato nel sistema giudiziario statunitense per valutare il rischio di recidiva, rappresenta un caso paradigmatico. L’inchiesta di ProPublica del maggio 2016 ha rivelato disparità significative: i defendant afroamericani avevano quasi il doppio delle probabilità di essere erroneamente classificati come ad alto rischio rispetto ai bianchi, pur non recidivando successivamente.

L’analisi forense ha coinvolto la ricostruzione del dataset di training, l’identificazione delle variabili proxy utilizzate e la quantificazione delle disparità di trattamento. Questo caso ha catalizzato l’intero campo della AI fairness e il successivo dibattito accademico sul teorema di impossibilità.

Amazon e il recruiting algoritmico

Nell’ottobre 2018, Reuters ha rivelato che Amazon aveva abbandonato un sistema di screening automatico dei curricula dopo aver scoperto che penalizzava sistematicamente le candidate donne. L’investigazione interna ha identificato come causa il training su dati storici di assunzione che riflettevano il bias di genere prevalente nel settore tech: il sistema aveva appreso a sfavorire curricula contenenti termini come «women’s» o provenienti da college femminili.

Il caso illustra l’importanza dell’audit preventivo e della verifica continua dei sistemi in produzione.

Prospettive future: verso una forensics AI matura

L’evoluzione della disciplina richiede progressi su molteplici fronti.

Standardizzazione metodologica: l’ISO/IEC JTC 1/SC 42 sta sviluppando standard internazionali per l’AI, inclusi framework di testing e valutazione. L’adozione di metodologie standardizzate permetterà la comparabilità delle analisi forensi.

Certificazione professionale: emergerà la necessità di figure professionali certificate nell’audit di sistemi AI, con competenze ibride tra data science, cybersecurity e compliance normativa.

Automazione dell’audit: strumenti di continuous monitoring integrati nelle pipeline MLOps permetteranno la rilevazione precoce di drift, anomalie e potenziali manomissioni.

Forensics federata: l’addestramento federato, dove i dati rimangono distribuiti presso le sorgenti, pone sfide forensi inedite. Come si investiga un modello addestrato su dati che non possono essere centralizzati per ragioni di privacy?

Conclusione: l’imperativo dell’accountability algoritmica

L’analisi forense dei sistemi AI non è un lusso accademico ma una necessità operativa urgente. Man mano che questi sistemi assumono ruoli sempre più critici nelle infrastrutture sociali ed economiche, la capacità di investigarne il comportamento, identificarne le anomalie e attribuire responsabilità diventa fondamentale per mantenere la fiducia pubblica.

La convergenza tra cybersecurity tradizionale, data science e compliance normativa sta generando una nuova disciplina professionale. I forensic analyst del futuro dovranno padroneggiare non solo le tecniche investigative classiche, ma anche la teoria dell’apprendimento automatico, la statistica bayesiana e i framework normativi emergenti.

L’EU AI Act rappresenta un punto di svolta: per la prima volta, la legge richiede esplicitamente capacità di audit e tracciabilità per i sistemi AI ad alto rischio. Le organizzazioni che non svilupperanno queste competenze si troveranno esposte a rischi legali, reputazionali e operativi significativi.

La forensics AI non è la risposta a tutti i problemi dell’intelligenza artificiale, ma è una componente essenziale di un ecosistema di governance più ampio. Solo attraverso la capacità di investigare, comprendere e attribuire responsabilità potremo costruire sistemi AI che meritino la fiducia che sempre più spesso riponiamo in essi.

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Whistleblowing, linee guida ANAC 2025 e Modello 231: la rivoluzione silenziosa che soddisferà i CFO e terrà svegli i consulenti.

Dopo mesi di attesa e una consultazione pubblica che ha coinvolto centinaia di operatori, l’Autorità Nazionale Anticorruzione ha riscritto le regole del gioco. Non si tratta di un semplice aggiornamento: è un cambio di prospettiva che trasforma il canale di segnalazione da obbligo burocratico a leva strategica di governance. Chi non si adegua rischia sanzioni fino a 50.000 euro – ma il vero costo potrebbe essere un Modello Organizzativo che non regge più alla prova dei fatti. OdV, Compliance Officer, DPO e direzioni legali: questo è il momento di agire. Nell’analisi che segue, ogni comma, ogni scadenza, ogni zona grigia finalmente chiarita.

Premessa: un cambio di paradigma nella gestione delle segnalazioni

Il 26 novembre 2025 ha segnato una data spartiacque per la compliance italiana. Con l’approvazione delle Delibere n. 478 e n. 479, l’Autorità Nazionale Anticorruzione ha completato un percorso regolatorio che ridefinisce radicalmente l’architettura del whistleblowing nel nostro Paese. Le nuove Linee Guida n. 1/2025 sui canali interni di segnalazione, pubblicate il 12 dicembre 2025 e annunciate nella Gazzetta Ufficiale Serie Generale n. 300 del 29 dicembre 2025, non si limitano a fornire chiarimenti interpretativi: elevano il whistleblowing da mero adempimento formale a presidio organizzativo strutturale, con profonde ricadute sui Modelli di Organizzazione, Gestione e Controllo ex d.lgs. 231/2001.

Questo intervento normativo risponde a un’esigenza concreta, emersa dalle attività di monitoraggio condotte dall’Autorità nel biennio 2023-2024: le principali criticità applicative del d.lgs. 24/2023 non derivano tanto da lacune della disciplina legislativa quanto da modalità di implementazione inadeguate dei canali interni, spesso percepiti dagli enti più come fattori di rischio che come leve di governance. Un paradosso che le nuove Linee Guida intendono superare attraverso indicazioni operative dettagliate e un approccio sistemico alla compliance integrata.

Il quadro normativo di riferimento

Il d.lgs. 24/2023 e la Direttiva UE 2019/1937

Per comprendere appieno la portata delle nuove Linee Guida occorre ricostruire brevemente l’evoluzione normativa che ha condotto al quadro attuale. Il decreto legislativo 10 marzo 2023, n. 24 ha recepito nel nostro ordinamento la Direttiva (UE) 2019/1937, superando la frammentazione che caratterizzava la materia e raccogliendo in un unico testo la disciplina relativa alla tutela delle persone segnalanti, sia nel settore pubblico che in quello privato.

Il decreto ha introdotto numerose innovazioni rispetto alla previgente disciplina: l’ampliamento dei soggetti beneficiari delle protezioni, la regolamentazione organica dei canali di segnalazione interni ed esterni, la specificazione degli obblighi di riservatezza, l’introduzione della figura del facilitatore quale soggetto che assiste il segnalante nel processo di segnalazione, e il rafforzamento dell’apparato sanzionatorio.

L’art. 4, comma 1, del d.lgs. 24/2023 impone ai soggetti del settore pubblico e privato rientranti nell’ambito di applicazione della normativa di attivare appositi canali interni di segnalazione, finalizzati a ricevere e gestire le comunicazioni garantendo la riservatezza dell’identità del segnalante, della persona coinvolta e del contenuto della segnalazione. Significativamente, la disciplina prevede che le modalità di funzionamento del canale interno siano definite all’interno di un apposito atto organizzativo o, per i soggetti che lo hanno adottato, del Modello 231.

Le Linee Guida ANAC del 2023 e i loro limiti

Già nel luglio 2023, con la Delibera n. 311, l’ANAC aveva adottato le prime Linee Guida in materia di whistleblowing, concentrate prevalentemente sul canale esterno di segnalazione. Tale documento, pur contenendo indicazioni e principi di cui gli enti potevano tener conto per i propri assetti interni, lasciava aperti numerosi interrogativi operativi che hanno generato prassi applicative disomogenee.

Il monitoraggio condotto dall’Autorità attraverso questionari sottoposti ad amministrazioni ed enti, unitamente alle criticità segnalate dai soggetti tenuti ad applicare la normativa, ha evidenziato la necessità di un intervento regolatorio specifico sui canali interni. La consultazione pubblica avviata il 7 novembre 2024 ha raccolto osservazioni che, in larga parte, sono confluite nel testo definitivo delle nuove Linee Guida, a testimonianza di un approccio di regolazione partecipata.

Le novità sostanziali delle Linee Guida ANAC 2025 n. 1/2025

Il canale interno come perno del sistema

Le nuove Linee Guida ribadiscono con chiarezza la preferenza accordata dal legislatore al ricorso al canale interno, in quanto strumento più prossimo all’origine delle violazioni e, per tale ragione, potenzialmente più efficace sotto il profilo della prevenzione e del tempestivo accertamento dei fatti. Tale centralità, tuttavia, non si esaurisce nella mera previsione formale: l’ANAC richiede che il canale sia concretamente accessibile, affidabile e percepito come tale dai potenziali segnalanti.

Un passaggio di particolare rilievo riguarda il processo di istituzione del canale, che deve avvenire previa interlocuzione con le rappresentanze o organizzazioni sindacali comparativamente più rappresentative, tanto nel settore pubblico quanto in quello privato. Questa previsione mira a garantire che il sistema di segnalazione sia effettivamente conosciuto e legittimato all’interno dell’organizzazione.

Modalità di segnalazione: oralità e piattaforme informatiche

Le Linee Guida chiariscono che la persona segnalante deve poter scegliere tra due diverse modalità: quella scritta e quella orale. Quest’ultima può essere effettuata tramite linea telefonica, messaggistica vocale o incontro diretto – opzioni configurate come alternative e non cumulative.

L’ANAC raccomanda fortemente l’utilizzo di piattaforme informatiche dedicate per la gestione delle segnalazioni, in grado di garantire riservatezza, tracciabilità e sicurezza. Significativamente, le Linee Guida precisano senza ambiguità che e-mail ordinaria e PEC non sono canali idonei per le segnalazioni whistleblowing, in quanto non garantiscono adeguati standard di riservatezza e protezione dell’identità del segnalante.

La figura del gestore: requisiti e incompatibilità

Uno degli snodi più delicati affrontati dalle nuove Linee Guida riguarda la figura del gestore del canale interno di segnalazione. L’ANAC dedica ampio spazio alla definizione dei requisiti soggettivi e funzionali, chiarendo che la gestione delle segnalazioni deve essere affidata a una persona o a un ufficio dotati di effettiva autonomia, intesa come imparzialità e indipendenza rispetto alle strutture e ai soggetti potenzialmente coinvolti.

Il gestore deve operare senza interferenze da parte dell’organo di indirizzo, al quale non possono essere attribuiti poteri di intervento sulle singole istruttorie, ferma restando una funzione di monitoraggio generale sul corretto funzionamento del sistema.

Le Linee Guida intervengono su questioni particolarmente dibattute nella prassi:

• Il ruolo del Responsabile della Protezione dei Dati (DPO) non dovrebbe coincidere con quello del gestore delle segnalazioni, per evitare potenziali conflitti di interesse. Negli enti di dimensioni più contenute (sotto i 50 dipendenti) tale cumulo può essere ammesso solo previa valutazione motivata.
• È necessario prevedere un gestore sostituto per i casi di conflitto di interesse o di assenze superiori a sette giorni.

Tempi e procedure di gestione

L’intervento normativo introduce tempi certi, strutturando un iter procedurale articolato nelle seguenti fasi:

Avviso di ricevimento: deve essere rilasciato entro il termine perentorio di sette giorni dalla presentazione della segnalazione. Tale adempimento ha valenza informativa e costituisce conferma della presa in carico.

Esame preliminare: il gestore verifica la legittimazione del segnalante e la sussistenza dei presupposti oggettivi. Qualora la comunicazione non sia riconducibile al perimetro del whistleblowing, deve essere derubricata a segnalazione ordinaria e trasmessa alle funzioni competenti.

Riscontro finale: deve essere fornito entro tre mesi dalla segnalazione, termine che comprende l’esito dell’istruttoria e le informazioni sulle misure previste o adottate.

Conservazione: la documentazione non può essere conservata oltre cinque anni dalla data della comunicazione dell’esito finale, in conformità ai principi di minimizzazione previsti dalla disciplina privacy.

Formazione e cultura della segnalazione

Le Linee Guida n. 1/2025 affrontano con particolare enfasi il tema della formazione, richiamando quanto previsto dal d.lgs. 24/2023. Gli enti rientranti nell’ambito di applicazione sono sensibilizzati ad attivare specifiche attività formative periodiche, finalizzate ad assicurare una gestione consapevole delle segnalazioni e a rafforzare la tutela del segnalante.

Tale indicazione si allinea alla crescente consapevolezza che l’effettività di un sistema di whistleblowing dipende in larga misura dalla cultura organizzativa: un canale formalmente conforme ma sconosciuto ai potenziali segnalanti rimane sostanzialmente inefficace.

L’integrazione con il Modello 231: una prospettiva sistemica

Il whistleblowing come requisito di idoneità del Modello

L’innesto del whistleblowing nella disciplina della responsabilità amministrativa degli enti risale alla legge 30 novembre 2017, n. 179, che ha introdotto nell’art. 6 del d.lgs. 231/2001 il comma 2-bis, prevedendo quale ulteriore requisito di idoneità del Modello la predisposizione di canali per la segnalazione di condotte illecite.

Con il d.lgs. 24/2023, questa integrazione si è consolidata: un Modello 231 privo di sistema di whistleblowing conforme è da considerarsi non idoneo ai fini dell’esonero da responsabilità dell’ente. La predisposizione di canali riservati e di un sistema di monitoraggio affidato a soggetti indipendenti è condizione essenziale di efficacia.

Le nuove Linee Guida chiariscono che l’istituzione o l’adeguamento del canale di segnalazione interna costituisce parte integrante del sistema di prevenzione dei rischi e deve essere coerentemente inserito nel Modello 231. L’adozione del canale non può essere considerata un adempimento autonomo, ma deve coordinarsi con la mappatura dei rischi, con i flussi informativi verso l’Organismo di Vigilanza e con il sistema disciplinare.

Il ruolo dell’OdV: vigilanza, non gestione

Un aspetto particolarmente delicato riguarda il rapporto tra l’Organismo di Vigilanza e il sistema di whistleblowing. Le Linee Guida ANAC, in coordinamento con le recenti Linee Guida del CNDCEC del 24 novembre 2025 (Informativa n. 169/2025), chiariscono che:

• L’OdV può essere designato quale gestore delle segnalazioni, ma in tal caso deve operare con incarico separato e distinto dalla funzione di vigilanza sul Modello.
• L’OdV, nella sua funzione tipica, deve coordinarsi con il soggetto incaricato della gestione, mantenendo il focus sulla coerenza delle procedure con il Modello 231 e sull’analisi delle informazioni ricevute per calibrare la propria attività di vigilanza.

Le Linee Guida CNDCEC precisano che l’OdV ha una funzione di alta vigilanza: deve verificare l’esistenza e l’adeguatezza del canale, monitorare che le procedure siano effettivamente applicate, ma non sostituirsi alla gestione operativa delle singole segnalazioni.

L’aggiornamento del sistema disciplinare

Le Linee Guida ANAC precisano che sotto il profilo sanzionatorio si configurano precise fattispecie di responsabilità disciplinare:

• Condotte ritorsive o ostative alla segnalazione, anche solo tentate
• Violazione del dovere di riservatezza sull’identità del segnalante e sul contenuto della segnalazione
• Inadempienze organizzative concernenti l’istituzione del canale, la conformità procedurale e l’omesso esame delle comunicazioni

Conseguentemente, il sistema disciplinare previsto dal Modello 231 deve essere integrato con sanzioni specifiche per tali fattispecie, sia nei confronti di dipendenti e collaboratori, sia con riferimento ai soggetti apicali.

Il regime sanzionatorio: responsabilità e soggetti obbligati

Le sanzioni ANAC

L’apparato sanzionatorio previsto dall’art. 21 del d.lgs. 24/2023 e precisato dalle Linee Guida contempla sanzioni amministrative pecuniarie che possono essere irrogate dall’ANAC:

Da 10.000 a 50.000 euro per:

• Mancata istituzione dei canali di segnalazione
• Adozione di procedure non conformi agli artt. 4 e 5 del decreto
• Mancata effettuazione dell’attività di verifica e analisi delle segnalazioni ricevute
• Condotte ritorsive o ostacolo alla segnalazione (anche tentato)
• Violazione dell’obbligo di riservatezza

Da 500 a 2.500 euro per:

• Segnalazioni effettuate con dolo o colpa grave che si rivelino infondate (salvo condanna per diffamazione o calunnia)

Le Linee Guida precisano che, in tutte le ipotesi sanzionatorie, il responsabile è l’organo di indirizzo, sia negli enti del settore pubblico sia in quelli privati.

Il raccordo con il Garante Privacy

Le Linee Guida richiamano espressamente il coordinamento con la disciplina in materia di protezione dei dati personali, precisando che restano salve le sanzioni applicabili dal Garante per la protezione dei dati personali per i profili di competenza. Tale precisazione è rilevante considerando che le violazioni degli obblighi di riservatezza possono integrare tanto illeciti ai sensi del d.lgs. 24/2023 quanto violazioni del GDPR.

Il parere del Garante Privacy sugli schemi di Linee Guida, reso il 9 ottobre 2025, ha contribuito a definire i profili di coordinamento tra le due discipline, con particolare attenzione alle misure di sicurezza della piattaforma informatica e alla tutela dell’identità digitale degli utenti.

Profili di rischio emergenti e implicazioni operative

Compliance integrata: oltre i silos

Le Linee Guida ANAC n. 1/2025, lette congiuntamente alle Linee Guida CNDCEC sull’Organismo di Vigilanza, delineano un modello di compliance integrata che supera l’approccio a silos tradizionalmente prevalente nelle organizzazioni italiane.

L’OdV è chiamato a dialogare con una pluralità di presidi: antiriciclaggio, anticorruzione, privacy, adeguati assetti organizzativi ex art. 2086 c.c., sicurezza sul lavoro, cybersecurity, intelligenza artificiale, ESG e tax control framework. L’Organismo non sostituisce le funzioni specialistiche, ma promuove una visione sistemica dei rischi e dei controlli.

Questa prospettiva assume particolare rilievo nel contesto del whistleblowing, dove una segnalazione può simultaneamente rilevare ai fini della prevenzione dei reati presupposto ex d.lgs. 231/2001, della protezione dei dati personali, delle misure anticorruzione, degli obblighi antiriciclaggio e della tutela della salute e sicurezza sui luoghi di lavoro.

I gruppi societari: esigenze di coordinamento

Le Linee Guida precisano che, per i soggetti del settore privato con una media di lavoratori subordinati non superiore a 249, è possibile condividere il canale di segnalazione interna. Tale possibilità è ammessa anche nell’ambito dei gruppi societari, con alcuni chiarimenti:

• Se si tratta di un’unica piattaforma condivisa, deve essere garantita una segregazione in relazione alla società per cui effettuare la segnalazione.
• La condivisione consente, previa informativa al segnalante, il coinvolgimento delle altre società del gruppo o della capogruppo, nel rispetto dei principi di riservatezza.

Per i gruppi di dimensioni superiori (oltre 249 dipendenti) la condivisione del canale non è ammessa, potendosi ricorrere esclusivamente all’esternalizzazione della gestione a soggetti terzi qualificati.

Cybersecurity e intelligenza artificiale

Le Linee Guida CNDCEC del novembre 2025 evidenziano come il rapido sviluppo delle tecnologie digitali e l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali impongano un ampliamento delle attività di vigilanza.

In materia di cybersecurity, l’OdV dovrebbe verificare l’esistenza e l’aggiornamento di policy coerenti con le normative nazionali ed europee (GDPR, NIS 2), la formazione del personale sui rischi cyber e le modalità di segnalazione degli incidenti informatici.

Con riferimento all’impiego dell’intelligenza artificiale, il documento suggerisce all’OdV di vigilare sulla trasparenza e tracciabilità delle decisioni automatizzate, sul rispetto dei principi di intervento e sorveglianza umana, sulla sicurezza degli algoritmi per prevenire manipolazioni o utilizzi non autorizzati.

Considerazioni conclusive: verso un whistleblowing effettivo

Le Linee Guida ANAC n. 1/2025 segnano un passaggio significativo nel consolidamento della disciplina del whistleblowing in Italia. L’attenzione si sposta dall’adempimento formale alla qualità dell’implementazione organizzativa: non basta avere un canale, occorre che sia accessibile, affidabile, presidiato da soggetti competenti e indipendenti, inserito in un sistema di governance che ne valorizzi la funzione preventiva.

Per le organizzazioni chiamate ad applicare la normativa, le implicazioni sono rilevanti:

• I Modelli 231 devono essere aggiornati non solo con riferimento ai canali di segnalazione, ma nella logica di un’integrazione sistemica che coinvolga mappatura dei rischi, procedure operative, sistema disciplinare e flussi informativi.
• Gli OdV sono chiamati a un ruolo più incisivo di verifica e coordinamento, pur senza trasformarsi in gestori diretti delle segnalazioni.
• Le funzioni Compliance e Legal devono presidiare il corretto funzionamento del sistema, assicurando la conformità alle nuove indicazioni ANAC e il coordinamento con gli altri ambiti normativi rilevanti.
• La formazione assume centralità strategica: solo attraverso una diffusa conoscenza del sistema e della sua funzione di tutela dell’integrità organizzativa è possibile superare le resistenze culturali che ne limitano l’efficacia.

In ultima analisi, le nuove Linee Guida propongono una visione del whistleblowing quale presidio stabile di legalità e corretto funzionamento dell’organizzazione, la cui efficacia dipende dalla capacità degli enti di tradurre le indicazioni normative in scelte organizzative effettive e coerenti.

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