Shah and Curry’s research that led them to the discovery of Subaru’s vulnerabilities began when they found that Curry’s mother’s Starlink app connected to the domain SubaruCS.com, which they realized was an administrative domain for employees. Scouring that site for security flaws, they found that they could reset employees’ passwords simply by guessing their email address, which gave them the ability to take over any employee’s account whose email they could find. The password reset functionality did ask for answers to two security questions, but they found that those answers were checked with code that ran locally in a user’s browser, not on Subaru’s server, allowing the safeguard to be easily bypassed. “There were really multiple systemic failures that led to this,” Shah says.

The two researchers say they found the email address for a Subaru Starlink developer on LinkedIn, took over the employee’s account, and immediately found that they could use that staffer’s access to look up any Subaru owner by last name, zip code, email address, phone number, or license plate to access their Starlink configurations. In seconds, they could then reassign control of the Starlink features of that user’s vehicle, including the ability to remotely unlock the car, honk its horn, start its ignition, or locate it, as shown in the video below.

Those vulnerabilities alone, for drivers, present serious theft and safety risks. Curry and Shah point out that a hacker could have targeted a victim for stalking or theft, looked up someone’s vehicle’s location, then unlocked their car at any time—though a thief would have to somehow also use a separate technique to disable the car’s immobilizer, the component that prevents it from being driven away without a key.

Those car hacking and tracking techniques alone are far from unique. Last summer, Curry and another researcher, Neiko Rivera, demonstrated to WIRED that they could pull off a similar trick with any of millions of vehicles sold by Kia. Over the prior two years, a larger group of researchers, of which Curry and Shah are a part, discovered web-based security vulnerabilities that affected cars sold by Acura, BMW, Ferrari, Genesis, Honda, Hyundai, Infiniti, Mercedes-Benz, Nissan, Rolls Royce, and Toyota.

https://arstechnica.com/cars/2025/01/millions-of-subarus-could-be-remotely-unlocked-tracked-due-to-security-flaws/

Il settore sanitario è tra i più vulnerabili agli attacchi informatici, con un impatto potenzialmente devastante sulla disponibilità e la sicurezza dei servizi essenziali. Dal gennaio 2022, in Italia si sono verificati in media due eventi cibernetici malevoli al mese contro le strutture sanitarie, e la metà di questi si sono tradotti in incidenti di sicurezza concreti. Le conseguenze di tali attacchi spaziano dalla compromissione della riservatezza dei dati alla sospensione dei servizi, influenzando negativamente l’erogazione delle cure e mettendo a rischio la privacy dei pazienti.

Il settore sanitario italiano si trova di fronte a una crescente minaccia cibernetica, come evidenziato dal rapporto dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale “La minaccia cibernetica al settore sanitario“. Questa analisi approfondita esamina le tendenze degli attacchi, le vulnerabilità più comuni e fornisce raccomandazioni cruciali per migliorare la sicurezza informatica nelle strutture sanitarie.

Tendenze degli attacchi cibernetici nel settore sanitario italiano

Gli attacchi al settore sanitario hanno subito un incremento significativo negli ultimi anni. Nel 2022, sono stati rilevati 45 eventi cyber, con un aumento del 50% nel 2023 rispetto all’anno precedente. Tra questi, il 47% ha portato a incidenti confermati, sottolineando la gravità della situazione.

Le minacce predominanti sono rappresentate dal ransomware, responsabile del 60% degli eventi nel 2022 e del 35% nel 2023. Altri vettori di attacco comuni includono la diffusione di malware via email, lo sfruttamento di vulnerabilità e la compromissione delle credenziali di accesso.

Durante il periodo gennaio-agosto 2024, si è registrato un ulteriore aumento degli eventi cyber, con un picco a luglio dovuto a un attacco alla supply chain che ha compromesso un fornitore di servizi IT, colpendo diverse strutture sanitarie. Gli attacchi ransomware sono rimasti la minaccia principale, seguiti da tentativi di intrusione tramite credenziali e compromissioni malware, in aumento rispetto agli anni precedenti.

Impatto degli attacchi cibernetici sulle strutture sanitarie

Gli incidenti di sicurezza hanno avuto conseguenze gravi e multiformi:

1. Interruzione dei servizi IT: La maggior parte degli attacchi ha causato blocchi temporanei di uno o più servizi, compromettendo l’operatività delle strutture;
2. Compromissione dei dati sensibili: Sono stati registrati casi di esfiltrazione di dati, con e senza cifratura, mettendo a rischio la privacy dei pazienti;
3. Modifiche all’integrità dei dati: Alcuni attacchi hanno alterato l’integrità delle informazioni memorizzate, potenzialmente influenzando la qualità delle cure;
4. Impatto sulla continuità operativa: L’impossibilità di accedere a sistemi e dati ha compromesso l’erogazione di servizi sanitari essenziali.

Analisi delle vulnerabilità informatiche nel settore sanitario italiano

Le vulnerabilità nelle infrastrutture digitali del settore sanitario derivano principalmente dall’obsolescenza delle tecnologie utilizzate e dalla gestione decentralizzata dei sistemi. Molte strutture sanitarie continuano a utilizzare apparati obsoleti, non più aggiornabili o supportati dai produttori. Inoltre, la gestione delle infrastrutture IT è spesso frammentata, con reparti diversi che adottano soluzioni tecnologiche diverse senza una governance centralizzata. Ciò crea una superficie di attacco ampia e facilmente sfruttabile dagli attaccanti.

Un analisi condotta da ACN su oltre 50.000 indirizzi IP associati al settore sanitario ha rivelato che circa 2.178 di essi espongono quotidianamente servizi su Internet, presentando numerose criticità. Queste vulnerabilità sono state classificate in tre categorie

1. Servizi e dispositivi esposti incautamente (15% delle criticità);
2. Software obsoleti o vulnerabili (25% delle criticità);
3. Configurazioni errate (60% delle criticità).

Fattori di rischio e pratiche errate nel settore sanitario

L’analisi ha identificato tre condizioni critiche che favoriscono gli attacchi informatici:

1. Gestione decentralizzata dei sistemi digitali: Mancanza di una governance IT centralizzata, che porta a inconsistenze nella sicurezza.
2. Obsolescenza dei dispositivi: Lunga vita utile degli apparati medicali in contrasto con la rapida evoluzione delle tecnologie di sicurezza.
3. Carenza di personale specializzato in cybersicurezza: Insufficienza di risorse dedicate alla gestione della sicurezza informatica.

Queste condizioni si traducono in pratiche errate (bad practices) che aumentano il rischio di attacchi:

• Utilizzo di credenziali deboli o condivise tra più utenti;
• Mancata implementazione dell’autenticazione a più fattori (MFA);
• Assenza di una corretta segmentazione della rete;
• Strategie di backup inadeguate o non regolarmente testate;
• Patch management inefficace o assente;
• Esposizione non necessaria di servizi su Internet;
• Mancanza di sistemi di rilevamento e risposta agli incidenti (EDR/XDR).

10 raccomandazioni per migliorare la cybersicurezza nel settore sanitario

L’ACN ha formulato 10 raccomandazioni chiave per rafforzare la sicurezza informatica nelle strutture sanitarie:

1. Implementare una gestione robusta delle identità e degli accessi:
   • Adottare policy di password complesse e uniche;
   • Implementare l’autenticazione a più fattori (MFA) per tutti gli accessi critici.
2. Adottare soluzioni di Network Access Control (NAC):
   • Controllare e limitare l’accesso alla rete basandosi sull’identità e lo stato dei dispositivi.
3. Segmentare efficacemente la rete:
   • Isolare i sistemi critici e i dispositivi medicali in segmenti di rete separati;
   • Implementare firewall interni per controllare il traffico tra segmenti.
4. Implementare una strategia di backup 3-2-1:
   • Mantenere tre copie dei dati, su due tipi di supporti diversi, con una copia off-site;
   • Testare regolarmente il ripristino dei backup.
5. Effettuare regolarmente vulnerability assessment e penetration testing:
   • Identificare e correggere proattivamente le vulnerabilità;
   • Simulare attacchi reali per testare le difese.
6. Gestire efficacemente le patch di sicurezza:
   • Implementare un processo strutturato di patch management;
   • Prioritizzare gli aggiornamenti di sicurezza critici.
7. Limitare l’esposizione dei servizi su Internet:
   • Ridurre al minimo i servizi esposti pubblicamente;
   • Utilizzare VPN per l’accesso remoto sicuro.
8. Implementare sistemi di rilevamento e risposta agli incidenti (EDR/XDR):
   • Monitorare continuamente le attività sospette;
   • Abilitare risposte rapide agli incidenti di sicurezza.
9. Formare e sensibilizzare il personale sulla cybersicurezza:
   • Condurre programmi di formazione regolari su sicurezza e privacy;
   • Simulare attacchi di phishing per aumentare la consapevolezza.
10. Sviluppare e testare piani di risposta agli incidenti:
    • Creare procedure dettagliate per la gestione degli incidenti;
    • Condurre esercitazioni periodiche di simulazione di incidenti.

Il settore sanitario italiano si trova ad affrontare una sfida crescente in termini di sicurezza informatica. L’aumento degli attacchi cibernetici, in particolare di tipo ransomware, richiede un approccio proattivo e strutturato alla cybersicurezza. L’implementazione delle raccomandazioni dell’ACN è fondamentale per ridurre il rischio di incidenti e proteggere l’integrità dei servizi sanitari e la privacy dei pazienti.

L’implementazione di queste misure, insieme alla segregazione dei ruoli e all’adozione di processi di gestione del rischio, può ridurre in modo significativo il rischio di attacchi informatici. Inoltre, in caso di incidente, l’ACN consiglia di contattare immediatamente il CSIRT Italia, l’hub nazionale per la gestione delle segnalazioni di incidenti e per il supporto reattivo.

Per costruire un ecosistema sanitario digitale resiliente e sicuro, è necessario:

• Investire in tecnologie di sicurezza avanzate
• Formare continuamente il personale sulle best practices di cybersicurezza
• Collaborare con esperti di sicurezza e condividere informazioni sulle minacce
• Adottare un approccio di “security by design” nell’implementazione di nuove tecnologie sanitarie
• Sviluppare una cultura organizzativa che ponga la sicurezza informatica al centro delle operazioni quotidiane

Solo attraverso un impegno continuo e coordinato, il settore sanitario italiano potrà far fronte efficacemente alle sfide del panorama di minacce in continua evoluzione, garantendo la continuità dei servizi essenziali e la protezione dei dati sensibili dei pazienti.

https://www.ictsecuritymagazine.com/notizie/settore-sanitario-2025/

Questo articolo è il primo di una serie estratta dal white paper “Big e Fast Data: tra sfida per la sicurezza e privacy”. In questa prima parte esploreremo in dettaglio i Big Data, le loro caratteristiche fondamentali e le implicazioni per il business moderno.

Cosa Sono i Big Data: Definizione e Caratteristiche Principali

“La definizione di Big Data è un dato che contiene una maggiore varietà, arrivando in volumi crescenti e con maggiore velocità. questo è anche noto come le tre v.”^[1]

In parole povere, i Big Data sono insiemi di dati più grandi e complessi, soprattutto provenienti da nuove fonti di dati. Questi set di dati sono così voluminosi che i software di elaborazione dati tradizionali non sono in grado di gestirli. Tuttavia questi enormi volumi di dati possono essere utilizzati per risolvere problemi aziendali che prima non si sarebbe stati in grado di affrontare.

Storia ed Evoluzione dei Big Data: Dagli Anni ’60 ad Oggi

Sebbene il concetto stesso di Big Data sia relativamente nuovo, le origini dei grandi set di dati risalgono agli anni ’60 e ’70, quando il mondo dei dati era appena agli inizi con i primi data center e lo sviluppo del database relazionale. Intorno al 2005, le persone hanno iniziato a rendersi conto della quantità di dati generati dagli utenti attraverso Facebook, YouTube e altri servizi online. Hadoop, un framework open source creato appositamente per archiviare e analizzare set di Big Data, è stato sviluppato nello stesso anno. Anche Nosql ha iniziato a guadagnare popolarità durante questo periodo.

Lo sviluppo di framework open source, come Hadoop e, più recentemente, Spark, è stato essenziale per la crescita dei Big Data perché rendono i Big Data più facili da usare e più economici da archiviare. Negli anni successivi, il volume dei Big Data è salito alle stelle. Gli utenti continuano a generare enormi quantità di dati, ma non sono solo gli esseri umani a farlo.

Con l’avvento dell’Internet of Things (IoT), sempre più oggetti e dispositivi sono connessi a Internet, raccogliendo dati sui modelli di utilizzo dei clienti e sulle prestazioni dei prodotti. l’emergere dell’apprendimento automatico ha prodotto ancora più dati”^[2].

Sfide e Opportunità dei Big Data

“Sebbene i Big Data abbiano fatto molta strada, la loro utilità è solo all’inizio. Il cloud computing ha ampliato ulteriormente le possibilità dei Big Data”^[3].

Il cloud offre una scalabilità veramente elastica, in cui gli sviluppatori possono semplicemente creare cluster ad hoc per testare un sottoinsieme di dati. In questo ambito anche i database a grafo stanno diventando sempre più importanti, con la loro capacità di visualizzare enormi quantità di dati in un modo che rende l’analisi veloce e completa. Innanzitutto, i Big Data sono… grandi. Sebbene siano state sviluppate nuove tecnologie per l’archiviazione dei dati, i volumi di dati raddoppiano di dimensioni circa ogni due anni. Le organizzazioni faticano ancora a tenere il passo con i propri dati e a trovare modi per archiviarli in modo efficace.

Ma non è sufficiente archiviare i dati. I dati devono essere utilizzati per essere preziosi e questo dipende dalla cura. I dati puliti, o i dati rilevanti per il cliente e organizzati in modo da consentire un’analisi significativa, richiedono molto lavoro. I data scientist dedicano dal 50 all’80% del loro tempo alla cura e alla preparazione dei dati prima che possano essere effettivamente utilizzati.

Infine, la tecnologia dei Big Data sta cambiando a un ritmo rapido. Oggi, una combinazione dei due quadri sembra essere l’approccio migliore. Stare al passo con la tecnologia dei Big Data è una sfida continua[4].

Le Tre Azioni Chiave per l’Implementazione dei Big Data

I Big Data offrono nuove informazioni che aprono nuove opportunità e modelli di business. Per iniziare, sono necessarie tre azioni chiave:

1.Integrazione dei Big Data

“I Big Data aggregano dati provenienti da molte fonti e applicazioni disparate. I meccanismi tradizionali di integrazione dei dati, come l’estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL), in genere non sono all’altezza del compito”[5]. Richiede nuove strategie e tecnologie per analizzare i grandi set di dati su scala terabyte o addirittura petabyte.

Durante l’integrazione, è necessario inserire i dati, elaborarli e assicurarsi che siano formattati e disponibili in un formato con cui gli analisti aziendali possano iniziare.

2.Gestione dei Big Data

“I Big Data richiedono spazio di archiviazione. La soluzione di archiviazione può essere nel cloud, on-premise o in entrambi. È possibile archiviare i dati in qualsiasi forma desiderata e trasferire i requisiti di elaborazione desiderati e i motori di processo necessari a tali set di dati su richiesta”[6]. Molte persone scelgono la loro soluzione di archiviazione in base a dove risiedono attualmente i loro dati. Il cloud sta gradualmente guadagnando popolarità perché supporta gli attuali requisiti di calcolo e consentono di attivare le risorse in base alle esigenze.

3.Analisi dei Big Data

“L’investimento nei Big Data restituisce valore quando analizza e agisce concretamente sui propri dati perché consente nuova chiarezza con un’analisi visiva dei vari set di dati che consente di fare nuove scoperte. É quindi possibile condividere le proprie scoperte con gli altri e creare modelli di dati con l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale”[7].

Architetture di Computing per i Big Data

I “Big Data” riconducono all’enorme quantità di dati disponibili per le organizzazioni che, a causa del volume e della complessità, non sono facilmente gestiti o analizzati da molti strumenti di business intelligence. Gli strumenti per i Big Data possono essere d’aiuto con il volume di dati raccolti, la velocità con cui questi dati diventano disponibili per un’organizzazione per l’analisi e la complessità o varietà di questi dati.

Con l’emergere dei Big Data, sono emersi modelli di computing con la capacità di archiviarli e gestirli. I sistemi di computing centralizzati o distribuiti forniscono l’accesso ai Big Data. Computing centralizzato significa che i dati vengono archiviati su un computer centrale ed elaborati da piattaforme di calcolo come BigQuery.

Computing distribuito significa invece che i Big Data vengono archiviati ed elaborati su computer diversi che comunicano su una rete. Un framework software come Hadoop consente di archiviare i dati e di eseguire applicazioni per elaborarli.

L’utilizzo del computing centralizzato e l’analisi dei Big Data nel luogo in cui risiedono, offre dei vantaggi rispetto all’estrazione dei dati per l’analisi da un sistema distribuito. Quando i Big Data vengono ospitati in un unico luogo e analizzati da una piattaforma, gli insight sono accessibili a ogni utente dell’azienda e integrati nei flussi di lavoro quotidiani.

I Big Data differiscono dai tipici asset di dati a causa della complessità del loro volume e della necessità di strumenti avanzati di business intelligence per elaborarli e analizzarli.

Le Sette “V” dei Big Data: Caratteristiche Fondamentali

Gli attributi che definiscono i Big Data sono volume, velocità, varietà, validità, veridicità, volatilità, valore, anche conosciute come sette.”V”^[8] (figura 1.), ovvero:

• Volume di dati che rappresenta la quantità totale di informazioni o dati che sono generati, raccolti o archiviati in un determinato contesto o sistema. La dimensione del volume di dati è spesso espressa in unità di misura come byte, kilobyte, megabyte, gigabyte, terabyte o anche petabyte, a seconda delle dimensioni dell’insieme di dati[9].
• Velocità dei dati che si riferisce alla rapidità con cui le informazioni vengono ricevute e analizzate. Le organizzazioni si stanno adattando a gestire flussi continui di dati in movimento anziché solo dati statici. Questa transizione da analisi periodiche a analisi in tempo reale è motivata dalla breve validità dei flussi di dati. La velocità non riguarda solo il processo di analisi, ma anche la percezione culturale degli utenti, che vedono la tempestività nella trasmissione dei dati come un valore aggiunto per il loro lavoro. La necessità di reazioni rapide sottolinea l’importanza di elaborare i dati con crescente velocità, spesso in tempo reale.
• Varietà dei dati che utilizza degli strumenti di data integration che permettono di combinare dati provenienti da diverse fonti e formati. Inoltre, per affrontare la complessità dei dati non strutturati, quali testi, immagini o video, è opportuno implementare tecnologie avanzate come il Natural Language Processing o la Computer Vision.
• Veridicità dei dati che implementa processi di controllo della qualità, che comprendano tecniche di data cleaning e algoritmi di rilevamento degli errori. Inoltre, per mantenere la sicurezza dei dati e assicurare la loro veridicità, è cruciale adottare misure di sicurezza adeguate a proteggerli da accessi non autorizzati o modifiche indebite.
• Validità dei dati, in relazione ai modi in cui vengono analizzati, che si riferisce alla coerenza e all’affidabilità delle informazioni nel contesto delle metodologie di analisi adottate. In sostanza, la validità sottolinea la congruenza dei dati rispetto alle tecniche e agli strumenti impiegati per esaminarli. Un insieme di dati è considerato valido se le informazioni che fornisce sono coerenti e pertinenti alla specifica metodologia analitica utilizzata. La valutazione della validità dei dati è fondamentale per garantire che le conclusioni derivate dall’analisi siano accurate e che le informazioni estratte siano affidabili, contribuendo così a prendere decisioni informate basate su dati solidi e pertinenti.
• Valore dei dati che è essenziale per definire obiettivi chiari prima dell’analisi dei dati. Per estrarre valore, è necessario utilizzare strumenti avanzati come apprendimento automatico, intelligenza artificiale o visualizzazione dei dati. Integrare i risultati nelle decisioni aziendali richiede una collaborazione tra i team di analisi dei dati e i responsabili delle decisioni aziendali.
• Volatilità nel tempo che si riferisce alla capacità intrinseca dei dati di mantenere la loro affidabilità e leggibilità nel corso dell’evoluzione delle nuove tecnologie di archiviazione. In altre parole, è la misura della resistenza dei dati alle trasformazioni o agli avanzamenti nel campo delle tecnologie di archiviazione. Una maggiore volatilità nel tempo implica che i dati conservino la loro integrità e comprensibilità anche quando vengono trasferiti o archiviati in nuovi ambienti tecnologici. Questa caratteristica diventa cruciale nel contesto della rapida evoluzione delle tecnologie, poiché assicura che le informazioni conservate rimangano pertinenti e accessibili nel lungo periodo, contribuendo alla continuità e all’affidabilità delle risorse informative.

Figura 1. Le sette “V” dei Big Data (realizzazione Michel Durinx).

Applicazioni Pratiche e Vantaggi Competitivi dei Big Data

I dati possono essere la risorsa più preziosa di un’azienda, in quanto sono in grado di veicolarsi tra i diversi prodotti e diversi settori sociali. In questo senso il vero potere dei Big Data consiste nel permettere di instaurare connessioni tra settori e approcci con cui nel passato è risultato difficile – sia per barriere sociali sia per motivi tecnici – dialogare direttamente. L’utilizzo dei Big Data per estrarre insight, infatti, può supportare nella comprensione di aree che influenzano le aziende, dalle condizioni di mercato e dal comportamento di acquisto dei clienti ai processi aziendali. Queste informazioni aiutano a prendere decisioni più efficaci.

I Big Data gestiti dall’azienda, sono caratterizzati da velocità e volumi elevati e variabilità, sono asset essenziali, in grado di guidare processi decisionali migliori per produrre risultati aziendali di qualità superiore. L’utilizzo dei Big Data attraverso un’analisi efficace dei dati offre molti vantaggi competitivi. Tra le applicazioni di Big Data sono incluse:

Iper-personalizzazione nel retail con i Big Data

L’analisi dei Big Data può aiutare le aziende di vendita al dettaglio a comprendere meglio le preferenze e i comportamenti dei propri clienti. Grazie a queste informazioni, un rivenditore può iper-personalizzare le iniziative di marketing e le esperienze di acquisto che ridefiniscono l’esperienza del cliente.

Ottimizzazione dei Processi Finanziari con i Big Data

Le applicazioni dei Big Data possono aiutare le aziende a sfruttare al meglio i dati finanziari per migliorare l’efficienza operativa, semplificando il tempo e i processi per ottenere informazioni strategiche. Questa semplificazione riduce al minimo i colli di bottiglia e concede più tempo per identificare nuove opportunità di fatturato.

Scalabilità e Crescita Aziendale

I Big Data contengono insight nascosti, che aiutano le aziende a migliorare le prestazioni, aumentare la competitività e adeguare efficacemente il modello aziendale per un’espansione efficace in nuovi mercati.

Big Data in Azione: Esempi e Volumi

La Borsa di New York è un esempio di Big Data che genera circa un terabyte di nuovi dati commerciali al giorno. I Big Data devono essere veloci e intelligenti. Ecco perché. Ogni minuto vengono caricate su YouTube 48 ore di video. Vengono inviati 204 milioni di messaggi di posta elettronica e generati 600 nuovi siti web. 600.000 contenuti vengono condivisi su Facebook e vengono inviati più di 100.000 tweet. E questo non inizia nemmeno a scalfire la superficie della generazione di dati, che si estende a sensori, cartelle cliniche, database aziendali e altro ancora.

Poiché registriamo e generiamo una quantità crescente di dati ogni millisecondo, dobbiamo anche essere in grado di comprendere questi dati altrettanto rapidamente[10]. Dal monitoraggio del traffico al monitoraggio della diffusione dell’epidemia al trading di azioni, il tempo è essenziale. Un ritardo di pochi secondi nella comprensione delle informazioni potrebbe costare non solo denaro, ma anche vite umane.

Sebbene “Big Data” sia stata recentemente considerata una parola d’ordine inflazionata, non scomparirà presto. Il sovraccarico di informazioni è un fenomeno e una sfida che affrontiamo ora, e che inevitabilmente continueremo ad affrontare, forse con maggiore gravità, nei prossimi decenni. In effetti, l’analisi dei dati su larga scala, la modellazione predittiva e la visualizzazione sono sempre più cruciali per la sopravvivenza delle aziende sia nei settori high-tech che in quelli tradizionali. Le funzionalità dei Big Data sono oggi un’esigenza, non un desiderio. “Big Data” è un termine ampio che comprende una varietà di angolazioni. Ci sono sfide complesse all’interno dei “Big Data” che devono essere prioritarie e affrontate, come i “Fast Data” e gli “Smart Data”[11].

Smart Data: Il Futuro dell’Analisi dei Dati

Per “Smart Data” si intendono le informazioni che hanno effettivamente senso. È la differenza tra vedere un lungo elenco di numeri che si riferiscono alle vendite settimanali e identificare i picchi e le depressioni del volume delle vendite nel tempo. Gli algoritmi trasformano numeri privi di significato in informazioni fruibili. Gli smart data sono dati da cui sono stati estratti segnali e modelli da algoritmi intelligenti. La raccolta di grandi quantità di statistiche e numeri porta pochi benefici se non c’è uno strato di intelligenza aggiuntiva[12].

Questo primo articolo della serie ci ha permesso di comprendere le fondamenta e l’importanza dei Big Data nel panorama aziendale moderno. Nel prossimo articolo, ci concentreremo sui Fast Data, per approfondire tutti gli aspetti legati a questi temi è possibile scaricare in maniera libera e gratuita il white paper completo “Big e Fast Data: tra sfida per la sicurezza e privacy”.

Note e Biografia:

[1] Oracle Italia. Cosa sono i Big Data? Oracle Italia.

[2] InlineStyle. “Cosa sono i Big Data e a cosa servono?”.

[3] Vgs. nota 1.

[4] Miloslavskaya, N., & Tolstoy, A. (2016). Big Data, Fast Data and Data Lake Concepts. Procedia Computer Science, 88, 300-305. ISSN 1877-0509.

[5] Vgs. nota 1.

[6] Vgs. nota 1.

[7] Vgs. nota 1.

[8] Leonelli, Sabina. (2018) “La Ricerca Scientifica Nell’era Dei Big Data.” Costan, A. “From Big Data to Fast Data: Efficient stream data management.” Diss. ENS Rennes, 2019.

[9] Per gestire in modo efficiente grandi volumi di dati, è essenziale investire in infrastrutture adeguate, come il cloud computing o soluzioni di storage scalabili. La capacità di archiviare e processare quantità significative di informazioni è cruciale. Inoltre, l’utilizzo di strategie di compressione dati risulta vantaggioso per ridurre le dimensioni senza compromettere informazioni importanti, mitigando così l’impatto dell’ingente volume di dati.

[10] Pasco, Richard Clark. (1976) Source coding algorithms for Fast Data compression. Diss. Stanford University.

[11] Data & Analitycs. “Ruolo nel contesto aziendale: Analisi predittiva, miglioramento decisionale, innovazione”. LinkedIn.

[12] Vgs. nota 8.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/big-data-cosa-sono/

Avanti tutta: l’Artificial Intelligence (AI) Act dell’Unione Europea (UE) in azione

Con l’entrata in vigore ufficiale dell’AI Act dell’UE, il 2025 sarà un anno di sfide di implementazione e applicazione. Le aziende che implementano l’IA in tutta l’UE dovranno probabilmente destreggiarsi tra rigide regole sull’uso dei dati, la trasparenza e la gestione dei rischi, in particolare per i sistemi di IA ad alto rischio. Si prevede che gli enti di regolamentazione della privacy svolgano un ruolo chiave nel monitoraggio del modo in cui i dati personali vengono utilizzati nella formazione dei modelli di IA, con potenziali sanzioni per la non conformità. L’interazione tra l’AI Act e il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) potrebbe aggiungere complessità, in particolare per le organizzazioni multinazionali.

La direttiva sulla sicurezza delle reti e delle informazioni (NIS2) matura: una nuova era di regolamentazione della sicurezza informatica

La direttiva NIS2 dell’UE entrerà nella sua fase di applicazione, ampliando gli obblighi di sicurezza informatica per le infrastrutture critiche e i settori chiave. Le aziende devono adattarsi a regole più severe sulla notifica delle violazioni, requisiti di gestione dei rischi e mandati di sicurezza della supply chain. Si prevede che gli enti di regolamentazione si concentreranno sul coordinamento transfrontaliero in risposta a incidenti gravi, con i primi casi che probabilmente stabiliranno importanti precedenti. Le organizzazioni dovranno probabilmente affrontare un controllo sempre più rigoroso delle loro divulgazioni sulla sicurezza informatica e dei protocolli di risposta agli incidenti.

L’evoluzione dei trasferimenti di dati: verso un quadro unificato

Dopo anni di turbolenze, il 2025 potrebbe segnare una svolta per i flussi di dati transatlantici e globali. Il quadro UE-USA sulla privacy dei dati dovrà affrontare revisioni continue da parte dell’European Data Protection Board (EDPB) e potenziali sfide legali, ma offre un percorso più chiaro da seguire. Nel frattempo, l’UE potrebbe continuare a stipulare accordi di adeguatezza con i principali partner commerciali, preparando il terreno per un approccio armonizzato ai trasferimenti di dati transfrontalieri. Le aziende avranno bisogno di meccanismi solidi, come le clausole contrattuali standard e le emergenti valutazioni dell’impatto sui trasferimenti (TIA), per mantenere la conformità.

I diritti dei consumatori si espandono sotto l’influenza del GDPR

Il GDPR continua a stabilire il punto di riferimento globale per le leggi sulla privacy e il 2025 vedrà l’effetto a catena della sua influenza mentre gli stati membri dell’UE perfezionano i propri quadri di protezione dei dati. Si prevede un rafforzamento dei diritti dei consumatori, come il diritto alla spiegazione nel processo decisionale algoritmico e requisiti di opt-in più rigorosi per l’uso dei dati. È probabile che gli enti regolatori prendano di mira anche i dark pattern e i meccanismi di consenso ingannevoli, spingendo le aziende verso una maggiore trasparenza nelle loro interfacce utente e nelle pratiche sui dati.

Il Digital Markets Act incontra il GDPR: la privacy nell’economia delle piattaforme

Il Digital Markets Act (DMA), pienamente esecutivo nel 2025, apporterà cambiamenti radicali alle grandi piattaforme online, o “gatekeeper”. Gli obblighi di interoperabilità, le restrizioni sulla combinazione di dati tra i servizi e i limiti alla pubblicità mirata si intersecheranno con la conformità al GDPR. La sovrapposizione tra l’applicazione del DMA e del GDPR sfiderà le piattaforme ad adattare le loro pratiche bilanciando al contempo gli obblighi sulla privacy. Questa sinergia normativa potrebbe rimodellare le strategie di monetizzazione dei dati e creare un precedente per la governance del mercato digitale in tutto il mondo

Leggi le altre notizie sull’home page di Key4biz

https://www.key4biz.it/5-megratrend-su-ai-e-privacy-nel-2025-difficile-convivenza-fra-gdpr-e-ai-act/518282/

Al 22° Forum ICT Security, Igor Serraino – Independent ICT Advisor – ha trattato argomenti avanzati come l’innovazione tecnologica della blockchain, la gestione dell’identità digitale attraverso Self-Sovereign Identity (SSI) e l’applicazione della Zero Knowledge Proof (ZKP) nel suo intervento “Self-Sovereign Identity and Distributed Ledger Technology: Innovations in Digital Identity Management for Users and Machines”.

Il relatore ha esaminato i benefici della SSI, tra cui spiccano il controllo decentralizzato e autonomo sui dati personali dell’utente, nonché la maggiore sicurezza derivante dall’uso di registri distribuiti, citando, come spunti di approfondimento, varie tecnologie correlate.

È stata, in particolare, approfondita l’importante metodologia Zero Knowledge Proof, che grazie all’uso di protocolli crittografici consente di verificare la correttezza di un’informazione senza divulgare dati sensibili, esemplificandone alcuni casi d’uso in ambiti ove sia essenziale tutelare la privacy degli utenti pur potendo verificare la veridicità di una affermazione.

Self-Sovereign Identity: la gestione delle identità nel mondo digitale

Nel contesto tecnologico contemporaneo, la Self-Sovereign Identity (SSI) rappresenta una delle innovazioni più rilevanti nel panorama dell’identità digitale.

Il modello di identità digitale SSI – che sfugge a una precisa traduzione in italiano – è emblematico di una trasformazione radicale nella gestione delle identità nel mondo informatizzato, con profonde implicazioni per la privacy, la sicurezza e la capacità dell’utente di disporre e gestire ogni tipo di informazione che lo caratterizza.

Serraino ha infatti sottolineato come l’adozione della SSI non modifichi soltanto l’interazione tra individui e organizzazioni ma ridefinisca la struttura stessa delle relazioni digitali, fondandosi sui princìpi di decentralizzazione e sovranità dei dati.

Fondamenti della Self-Sovereign Identity

Per analizzare pienamente la portata della SSI, il relatore è partito dalle basi concettuali che la definiscono.

La SSI spesso è erroneamente ricondotta a modelli a database relazionali o di archiviazione strutturata secondo tipica logica CRUD: si tratta invece di un framework complesso, distribuito e rigorosamente decentralizzato, implementato tramite paradigma BlockChain, pensato per garantire l’autenticazione e la validazione dell’identità attraverso meccanismi che, ad oggi, presentano ancora un alto grado di innovazione rispetto allo stato dell’arte.

SSI impone di conferire al titolare dei dati il totale controllo sugli stessi, cruciale in un’epoca in cui la protezione delle informazioni personali è diventata una priorità a livello globale.

L’idea della centralità del controllo – con l’individuo come unico depositario dei propri dati – distingue profondamente la SSI dai tradizionali modelli di gestione delle identità.

La struttura della SSI poggia su tre pilastri essenziali:

1. Controllo e Accesso

Il primo pilastro riguarda la capacità dell’individuo di decidere autonomamente a quali informazioni condividere e con chi, nonché in quale contesto. Questo modello di gestione granulare dei dati può essere assimilato a una “cassaforte digitale” in cui l’utente ha compartimenti separati per ogni aspetto della propria identità.

2. Sicurezza e Integrità

Il secondo pilastro si riferisce all’adozione dei principi fondamentali della sicurezza informatica: confidenzialità, integrità e disponibilità (nota anche come CIA triad). L’utilizzo del paradigma BlockChain garantisce che le informazioni restino inalterate, riducendo al minimo il rischio di compromissioni.

3. Portabilità e Sovranità dei Dati

Il terzo pilastro riguarda la portabilità dei dati: nel modello SSI l’utente non è vincolato a un singolo fornitore di servizi ma può muovere le proprie credenziali tra diverse piattaforme, mantenendo comunque la sovranità e il pieno controllo sulle proprie informazioni.

Evoluzione dell’Identità Digitale

Ripercorrendo l’evoluzione che ha portato alla SSI, Serraino ha ricordato che ad oggi un’alta percentuale dei sistemi di identità digitale, soprattutto nella Pubblica Amministrazione, sono centralizzati e basati su modelli in cui un’unica autorità detiene il controllo sui dati personali degli utenti; un’architettura che presenta evidenti limiti, tra cui la vulnerabilità a violazioni di sicurezza (unico entry point) e la limitata autonomia degli utenti, nonché frammentazione informativa e complessità nell’applicazione di policies di IR e DR.

In risposta a queste criticità si è quindi sviluppato il modello federato, che consente di utilizzare le stesse credenziali per accedere a più servizi: rappresenta senza dubbio un miglioramento rispetto al modello centralizzato, ma la dipendenza da entità terze rimane un problema irrisolto. Si pensi ad esempio alla revoca da parte del fornitore di servizi, per cui l’utente vada a perdere il privilegio di accesso anche ad altre piattaforme che si basano sull’identità federata non più disponibile.

Il modello user-centric, prevedendo un maggiore controllo degli utenti sui propri dati, ha rappresentato un ulteriore passo avanti; ma non è riuscito a eliminare completamente la necessità di provider centralizzati, le identità digitali sono comunque mantenute e controllate dalle entità che forniscono i servizi di identità digitale.

La Self-Sovereign Identity idealmente risolve le varie problematiche insite negli altri modelli, introducendo decisamente il pattern della decentralizzazione, in cui il titolare dell’identità risulta l’unico responsabile e controllore delle proprie informazioni. Si realizza insomma un “contenitore di identità” i cui dati sono sotto il pieno controllo del proprietario, che può aggiornarli, eliminarli, gestirli, in base alla propria volontà.

Il Triangolo della Fiducia

Un elemento fondamentale della SSI è il cosiddetto “Triangle of Trust” (ToT), o “Triangolo della Fiducia” – controllo, sicurezza e integrità, portabilità e sovranità – che coinvolge tre attori principali: il titolare dell’identità, l’entità emittente e l’entità verificante via VC (Verifiable Credentials).

Serraino ha evidenziato come in questo schema il titolare dell’identità possa essere un individuo, un’organizzazione o persino un dispositivo IoT, caratteristica funzionale – negli ultimi anni – anche ad esempio al contesto di Impresa 4.0 e le relative realtà operazionali delle Organizzazioni coinvolte.

In qualunque caso, l’entità emittente sarà responsabile della creazione e registrazione delle credenziali, mentre all’entità verificante spetterà validare l’informazione attraverso logiche a paradigma BlockChain.

Questo approccio garantisce un ecosistema di fiducia distribuita, eliminando la necessità di una singola autorità che autentichi e certifichi le identità a livello centralizzato, ove a supporto si trovano tecnologie algoritmiche come ZKP (Zero Knowledge Proofs) o DID (Decentralized Identifier)

Il Ruolo della Blockchain nella Self-Sovereign Identity

Nel paradigma SSI un ruolo cardine è rivestito dalla BlockChain: come ha ricordato Serraino, questa non va idealizzata come una sorta di database distribuito, ma piuttosto fondata su un registro immutabile (DLT) che garantisce la sicurezza e la tracciabilità delle transazioni, riducendo drasticamente la necessità di intermediari e promuovendo la fiducia tra le parti.

In tale contesto i digital wallets fungono da interfaccia utente, consentendo la gestione degli identificatori decentralizzati (DID) e delle VC credenziali verificabili; mentre le SSI cards, equivalenti digitali di documenti fisici come passaporti o patenti, sono uno strumento chiave per l’identificazione in contesti sia digitali che fisici. Si è ricordato il contesto della Pubblica Amministrazione, ove la sperimentazione della documentazione digitale, patenti e passaporti, sia già partita tramite piattaforme applicative ad hoc.

Zero Knowledge Proof: un’Innovazione Chiave

Un ulteriore avanzamento tecnologico nel contesto della SSI è rappresentato dalla Zero Knowledge Proof (ZKP). Si tratta di una famiglia di tecnologie crittografiche che permettono di dimostrare la veridicità di un’affermazione senza dover rivelare le informazioni che la riguardano. Per esempio, con le ZKP è possibile dimostrare a qualcuno di conoscere la soluzione di un complesso schema di sudoku, senza svelare nulla della soluzione stessa.

Ulteriori esempi applicativi di questa tecnologia crittografica alla base della SSI, sono nell’ambito dell’attestazione la veridicità delle informazioni senza rivelare i dettagli sottostanti: nell’esempio illustrato dal relatore, si ricava come sia possibile dimostrare di essere maggiorenni senza dover fornire la propria data di nascita. Da una prospettiva più tecnica, Serraino ha anticipato che la ZKP si sta affermando anche come strumento per ottimizzare l’efficienza computazionale rispetto ai tradizionali metodi di mining della BlockChain, rappresentando una soluzione più sostenibile e scalabile.

Applicazioni e Implicazioni della Self-Sovereign Identity

L’implementazione pratica della SSI trova nella BlockChain uno strumento fondamentale, applicando un modello informativo distribuito a supporto della validazione dell’identità in contesti complessi costituiti da più attori; in merito, il relatore ha ribadito come l’ambito di applicazione non sia solo per singoli individui ma anche per organizzazioni e dispositivi IoT ove gli aspetti di sicurezza informatica spesso passano in secondo piano, rispetto ad esigenze operative correlate al dover realizzare in tempo breve sistemi tecnologicamente innovativi e per cui le competenze sul campo sono difficili da reperire.

La BlockChain offre infatti la possibilità di fornire una prova univoca e incontrovertibile delle identità, lasciando al titolare la scelta – revocabile in qualsiasi momento – di concedere l’accesso a terze parti.

Oltre ad aumentare il controllo sui dati, questo sistema decentralizzato riduce il rischio di attacchi informatici, poiché non esiste un singolo punto di fallimento che possa essere compromesso.

Con la SSI ogni individuo diventa il vero titolare dei propri dati, eliminando la necessità di intermediari e garantendo piena sovranità sulle proprie informazioni personali.

Contesto Europeo: il Framework EBSI

Passando ad alcuni esempi concreti di applicazioni della SSI, il relatore ha citato il framework EBSI (European Blockchain Services Infrastructure), che testimonia l’impegno dell’Unione Europea nel promuovere l’adozione della SSI.

EBSI intende fornisce servizi come la notarizzazione digitale, gli audit trail e la conformità agli standard internazionali, contribuendo a rendere l’interazione tra cittadini e istituzioni più trasparente e sicura.

La SSI è infatti progettata per supportare una vasta gamma di casi d’uso, dalla gestione delle identità alla tracciabilità delle transazioni: nel contesto europeo i settori interessati includono la certificazione delle credenziali accademiche, l’implementazione dell’identità digitale europea e la condivisione attendibile dei dati nelle Pubbliche Amministrazioni.

Protocolli di Comunicazione e Sicurezza

I protocolli di comunicazione implementati nella SSI rappresentano un notevole progresso rispetto ai sistemi tradizionali, in particolare per quanto riguarda la sicurezza e la protezione dei dati.

L’autenticazione reciproca basata di identificatori decentralizzati (DID) – in cui si verifica l’identità sia del mittente che del destinatario – offre un livello di sicurezza che supera di gran lunga i protocolli standard, citando ad esempio il caso PEC di ampia diffusione, o ancora le casistiche di truffe di phishing estremamente diffuse.

La protezione dei metadati è un altro aspetto fondamentale, poiché permette di evitare che informazioni sensibili, come timestamp o indirizzi IP, possano essere utilizzate per scopi malevoli.

Il paradigma BlockChain realizza concettualmente e tecnologicamente le caratteristiche dei protocolli di sicurezza, assicurando l’integrità dei messaggi e la reale identità di entrambe le parti, garantendo che le comunicazioni non possano essere alterate durante la loro trasmissione.

Prospettive future

Le prospettive per la futura diffusione del paradigma SSI appaiono estremamente promettenti, grazie alla standardizzazione dei protocolli e all’interoperabilità tra sistemi diversi.

I più rilevanti casi d’uso citati nella presentazione hanno incluso:

• ambito pubblico – la SSI potrebbe risolvere il problema della frammentazione dei dati, consentendo una gestione più sicura delle identità e una migliore condivisione delle informazioni tra le varie entità della Pubblica Amministrazione;
• ambito sanitario – la SSI permetterebbe ai pazienti di mantenere il controllo completo dei propri dati medici, decidendo chi può accedervi e in quali circostanze, così migliorando la privacy e la qualità delle cure;
• ambito educativo – la SSI consente l’uso di credenziali verificabili per attestare titoli di studio e qualifiche accademiche, riducendo il rischio di frodi nonché semplificando il processo di verifica da parte di datori di lavoro e istituzioni.

Conclusioni

In conclusione dell’intervento il relatore ha ribadito che la Self-Sovereign Identity rappresenta un vero e proprio cambio di paradigma nella gestione delle identità digitali.

Non si tratta, infatti, soltanto di un’innovazione tecnologica ma di una trasformazione che mette l’utente al centro del proprio ecosistema digitale, garantendo sicurezza, privacy e controllo.

L’implementazione su larga scala della SSI potrebbe rivoluzionare il modo in cui interagiamo con istituzioni, aziende e altre persone, creando un futuro digitale più equo e rispettoso dei diritti individuali: la collaborazione tra governi, industria e sviluppatori sarà fondamentale per costruire un ecosistema interoperabile e sicuro entro cui realizzare appieno le potenzialità della SSI, ponendo le basi per una nuova era di sovranità digitale.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/self-sovereign-identity/

Dic 10, 2024 Marina Londei Approfondimenti, Hacking, Hacking, In evidenza, Minacce, Minacce, News, Privacy, Privacy, RSS 0

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In Cina scoppia il mercato nero dei dati sensibili: oltre a costringere le aziende a raccogliere informazioni sui propri utenti, il governo cinese sta puntando anche sui dipendenti delle imprese e degli organi statali, portandoli a ottenere dati privati e rivenderli a criminali.

Oltre quindi alla raccolta centralizzata di dati operata dalle aziende tecnologiche, esiste un mercato nero parallelo che incentiva dipendenti e funzionari pubblici a vendere informazioni sensibili a cybercriminali e aziende, generando guadagni che possono raggiungere i 70.000 yuan al giorno (più di 9.000 euro).

In un approfondimento sul tema, Jessica Lyons di  The Register spiega che questi “lavoratori in nero” non raccolgono solo i dati degli utenti normali, ma anche di alti funzionari del Partito Comunista Cinese e hacker ricercati dall’FBI, per scopi di monitoraggio e spionaggio.

“Mentre la ricerca occidentale sul crimine informatico si concentra in modo particolare sui criminali del mondo anglofono e russo, esiste anche un’ampia comunità di criminali informatici di lingua cinese che si dedicano a truffe, crimini informatici di basso livello e con motivazioni finanziarie” ha affermato Kyla Cardona, ricercatrice di sicurezza di SpyCloud.

Dietro questa operazione massiva ci sono dei broker di dati che agiscono come intermediari, reclutando persone con annunci espliciti. Alcuni di questi broker affermano di avere “contratti ufficiali” con le principali aziende di telecomunicazioni cinesi per accedere alle abitudini di navigazione degli utenti e rivenderle. A comprare queste informazioni non sono solo i cybercriminali, ma anche business legittimi che li sfruttano per aumentare le vendite.

La Cina pullula di database di dati personali

I dati raccolti finiscono nei cosiddetti “database di ingegneria sociale” o SGK (Shegong Ku). Questi database contengono nomi, indirizzi di residenza, date di nascite, numeri di telefono, email, informazioni bancarie e sanitarie, dettagli sulle proprietà dell’utente e anche foto e scansioni per il riconoscimento visivo.

Tutte queste informazioni vengono pubblicizzate e vendute, o in alcuni casi addirittura fornite gratuitamente. È possibile inoltre effettuare ricerche generiche per pochi dollari (da 1 a 5 per ricerca), oppure sottoscrivere un abbonamento premium per accedere a informazioni dettagliate su un’azienda, spesso pubblicate da un insider.

Lyons riporta che uno dei database più grandi, ora non più accessibile, conteneva informazioni di più di 3 milioni di utenti. Attualmente il database più grande ancora attivo ha 317.000 abbonati, molto superiore alla media di 90.000 per mese. “Se non riesci a trovare qualcosa su uno di questi, probabilmente lo trovi in un altro o in un canale cinese di leak. È una parte importante dell’intero ecosistema del cybercrime che in Occidente non è presente” ha affermato Cardona.

In occasione della Cyberwarcon, Cardona e Aurora Johnson, un’altra ricercatrice di SpyCloud, hanno mostrato quanto è semplice accedere alle informazioni contenute nei database e soprattutto quanti dettagli si possono ottenere. Le due hanno ottenuto accesso ai dati di membri di alto livello del Partito e informazioni quali l’ID WeChat personale, gli hobby, lo stato civile, lo stipendio e il codice IMEI che identifica univocamente un dispositivo mobile.

Accedere a tutte queste informazioni significa però anche riuscire a tracciare le attività dei cybercriminali e individuarli più facilmente. Cardona e Johnson hanno presentato come caso di studio quello relativo a Fu Qiand (alias StandNY), hacker accusato di attacchi informatici a livello globale. Accedendo ai dati contenuti negli SGK, i ricercatori hanno ottenuto numerosi dettagli personali dell’hacker, inclusi account violati, indirizzi IP e numeri di telefono.

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https://www.securityinfo.it/2024/12/10/in-cina-fiorisce-il-mercato-nero-dei-dati-personali/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=in-cina-fiorisce-il-mercato-nero-dei-dati-personali

Cybersecurity trends 2026, quale futuro ci aspetta? La cybersecurity sta vivendo una trasformazione senza precedenti, trainata dall’intelligenza artificiale (IA) e dalla crescente complessità delle minacce digitali. Questa evoluzione richiede un approccio sempre più integrato alle tecnologie emergenti, come l’Internet of Things (IoT), il quantum computing e l’architettura Zero Trust. Il presente studio analizza le dinamiche tecnologiche, le sfide normative e le opportunità strategiche che definiranno il panorama della sicurezza informatica nel 2026.

Impatto dell’IA: Verso un’Automazione Intelligente

Tra i Cybersecurity Trends 2026, l’IA si conferma un pilastro della sicurezza informatica moderna, grazie a:

• Rilevamento avanzato di minacce: Gli algoritmi di machine learning (ML) identificano pattern di attacco complessi e inediti.
• Automazione delle risposte: La gestione automatizzata degli incidenti riduce drasticamente i tempi di intervento.
• Analisi predittiva: Modelli di IA prevedono vulnerabilità future, rafforzando la prevenzione.

Tuttavia, l’uso dell’IA da parte di attori malevoli rappresenta una sfida critica. Per mitigare i rischi, è essenziale adottare misure di sicurezza multilivello e sviluppare algoritmi spiegabili per garantire trasparenza nelle decisioni. Questo rende l’IA un elemento chiave dei Cybersecurity Trends 2026, poiché le sue applicazioni continuano a espandersi e a evolversi.

Quantum Computing: Opportunità e Rischi

Il quantum computing è una delle maggiori sfide per i sistemi crittografici tradizionali, ma offre anche opportunità innovative per la sicurezza dei dati:

• Crittografia quantum-safe: Algoritmi progettati per resistere alle capacità computazionali dei futuri computer quantistici.
• Randomizzazione quantistica: Generazione di chiavi crittografiche con elevata entropia per una sicurezza senza precedenti.

Le organizzazioni devono prepararsi investendo in ricerca collaborativa e implementando infrastrutture post-quantum, garantendo la resilienza delle loro risorse digitali. Il quantum computing, come parte dei Cybersecurity Trends 2026, rappresenta una sfida ma anche una promessa per il futuro della sicurezza.

Architettura Zero Trust: Un Nuovo Paradigma

Il modello Zero Trust ridefinisce le strategie di sicurezza aziendale, basandosi sul principio “never trust, always verify”. I suoi elementi chiave includono:

• Autenticazione continua: Validazione dinamica di utenti e dispositivi.
• Micro-segmentazione: Isolamento delle risorse per limitare il rischio di compromissione laterale.
• Orchestrazione intelligente: Integrazione di IA per la gestione di ambienti multi-cloud e distribuiti.

L’implementazione del modello richiede non solo innovazioni tecnologiche, ma anche un cambiamento culturale con policy adattative e strumenti di monitoraggio avanzati. L’architettura Zero Trust si inserisce tra i Cybersecurity Trends 2026 come approccio indispensabile per affrontare minacce sempre più sofisticate.

Sicurezza IoT: Protezione di Ecosistemi Complessi

La rapida diffusione dell’IoT introduce nuove vulnerabilità, rendendo necessarie strategie di sicurezza specifiche:

• Standard globali: Protocollo unificato per garantire interoperabilità e sicurezza.
• Gestione delle patch automatizzata: Sistemi intelligenti che rilevano e correggono vulnerabilità in tempo reale.
• Protezione edge computing: Soluzioni di sicurezza localizzate nei nodi periferici per migliorare la resilienza delle reti.

L’integrazione tra IoT e IA consentirà un controllo distribuito più efficiente, ottimizzando i costi operativi e rafforzando la risposta alle minacce. Nei Cybersecurity Trends 2026, l’IoT si conferma un settore cruciale, dove la sicurezza deve essere considerata una priorità strategica.

Privacy e Conformità Normativa: Una Priorità Strategica

L’inasprimento delle normative globali impone alle aziende di adottare strategie proattive per la gestione etica dei dati:

• Privacy by design: Protezione dei dati integrata fin dalle prime fasi di progettazione.
• Automazione normativa: Strumenti per garantire conformità in tempo reale e ridurre i rischi legali.
• Governance trasparente: Rafforzamento della fiducia degli stakeholder attraverso politiche di gestione responsabile.

Investire in tecnologie avanzate di compliance diventerà essenziale per mantenere la competitività in un contesto normativo sempre più stringente. Questi aspetti rappresentano un pilastro nei Cybersecurity Trends 2026, sottolineando l’importanza di bilanciare innovazione e responsabilità.

Conclusioni

Il 2026 rappresenta un punto di svolta per la cybersecurity, con l’emergere di tecnologie avanzate e approcci trasformativi. L’IA, il quantum computing, l’architettura Zero Trust e l’IoT ridefiniranno le modalità di protezione delle risorse digitali. I Cybersecurity Trends 2026 evidenziano come solo le organizzazioni che abbracceranno l’innovazione con una visione strategica e proattiva potranno garantire un ecosistema digitale resiliente e sicuro. In un panorama in continua evoluzione, la preparazione e la capacità di adattamento saranno fondamentali per affrontare con successo le sfide del futuro.

https://www.ictsecuritymagazine.com/notizie/cybersecurity-trends-2026/

For Booking.com, it’s essential that users can book travel for other users by adding their email addresses to a booking because that’s how people frequently book trips together. And if it happens that the email address added to a booking is also linked to an existing Booking.com user, the trip is automatically added to that person’s account. After that, there’s no way for Booking.com to remove the trip from the stranger’s account, even if there’s a typo in the email or if auto-complete adds the wrong email domain and the user booking the trip doesn’t notice.

According to Booking.com, there is nothing to fix because this is not a “system glitch,” and there was no “security breach.” What Alfie encountered is simply the way the platform works, which, like any app where users input information, has the potential for human error.

In the end, Booking.com declined to remove the trip from Alfie’s account, saying that would have violated the privacy of the user booking the trip. The only resolution was for Alfie to remove the trip from his account and pretend it never happened.

Alfie remains concerned, telling Ars, “I can’t help thinking this can’t be the only occurrence of this issue.” But Jacob Hoffman-Andrews, a senior staff technologist for the digital rights group the Electronic Frontier Foundation, told Ars that after talking to other developers, his “gut reaction” is that Booking.com didn’t have a ton of options to prevent typos during bookings.

“There’s only so much they can do to protect people from their own typos,” Hoffman-Andrews said.

One step Booking.com could take to protect privacy

Perhaps the bigger concern exposed by Alfie’s experience beyond typos is Booking.com’s practice of automatically adding bookings to accounts linked to emails that users they don’t know input. Once the trip is added to someone’s account, that person can seemingly access sensitive information about the users booking the trip that Booking.com otherwise would not share.

While engaging with the Booking.com support team member, Alfie told Ars that he “probed for as much information as possible” to find out who was behind the strange booking on his account. And seemingly because the booking was added to Alfie’s account, the support team member had no problem sharing sensitive information that went beyond the full name and last four digits of the credit card used for the booking, which were listed in the trip information by default.

https://arstechnica.com/tech-policy/2024/12/booking-com-says-typos-giving-strangers-access-to-private-trip-info-is-not-a-bug/

La relazione “Sovranità Digitale e Intelligence”, presentata durante il 22° Forum ICT Security da Francesco Arruzzoli, Responsabile del Centro Studi Cerbeyra, ha evidenziato l’importanza cruciale del controllo delle informazioni e delle risorse tecnologiche.

L’intervento ha esplorato l’impatto degli hyperscaler – come Amazon e Google – sulla sovranità digitale, evidenziando le soluzioni adottate da queste aziende, tra cui la costruzione di data center sul territorio europeo.

Sono stati altresì discussi i rischi legati alla sovranità digitale e l’importanza di normative per la protezione dei dati: in particolare, la presentazione ha sottolineato anche la necessità di piani di emergenza per contrastare efficacemente cyber attacchi di ampia portata.

Concetti fondamentali della Sovranità Digitale

Il relatore ha introdotto il tema trattato con una citazione significativa: “La libertà è partecipare al governo della propria vita”.

Così scriveva, oltre 2000 anni fa, Marco Tullio Cicerone in un trattato sulla libertà e la sovranità: Arruzzoli ha sottolineato la sorprendente attualità di queste parole, che dopo due millenni continuano a fornire degli insegnamenti essenziali.

La sovranità di cui parlava Cicerone, infatti, è un concetto che oggi si estende al mondo digitale. Non più esclusiva del mondo fisico, la sovranità ha infatti assunto una dimensione virtuale: la sovranità digitale rappresenta il diritto di ogni individuo, organizzazione, azienda, ente pubblico o nazione di controllare le proprie informazioni, risorse tecnologiche e identità online.

Senza questo controllo si rischia di essere influenzati da poteri invisibili, perdendo la propria autodeterminazione in un mondo sempre più iperconnesso.

Pilastri della Sovranità Digitale

Tale sovranità digitale si fonda su due pilastri fondamentali: la sovranità dei dati e la sovranità tecnologica.

Per misurare il livello di controllo su tali domini, è utile rispondere a tre domande: dove, chi e come?

• Dove: la localizzazione geografica dei dati e delle infrastrutture che li gestiscono.
• Chi: chi ha accesso ai dati, nonché chi possiede e controlla la tecnologia che li amministra.
• Come: i regolamenti applicabili, ossia quali leggi si applicano ai dati e quali limitazioni legali esistono nell’uso della tecnologia.

Rispondere a queste domande fornisce un metro di giudizio per valutare il livello di controllo sulla propria sovranità digitale.

Quadro normativo per la Sovranità Digitale

Questi aspetti sono già disciplinati da diverse normative. Tra queste il GDPR, che tutela della privacy dei dati; il Data Protection Framework (DPF), che regolamenta le trasmissioni digitali dei dati personali tra Stati Uniti ed Europa; infine la direttiva NIS 2, che detta norme per la sicurezza delle reti e dei sistemi informativi, insieme al DORA, la sua versione specificamente dedicata ai servizi finanziari, che entrerà in vigore nel gennaio 2025.

Inoltre, per l’Italia, il Codice dell’Amministrazione Digitale (CAD) fornisce indicazioni su come la Pubblica Amministrazione debba gestire dati e informazioni. Anche diversi organi di controllo, quali l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, l’AGID e il Garante per la Privacy, sono impegnati nella gestione di queste complesse questioni.

L’Unione Europea sta sviluppando ulteriori progetti in materia. Ne sono esempi il Cloud Service Scheme (EUCS) dell’ENISA, che mira a creare livelli di certificazione in base alla sensibilità dei dati gestiti dai fornitori di servizi cloud; o iniziative come Gaia-X, mirato alla creazione di una federazione di cloud provider che garantiscano regole di trasparenza e sicurezza.

Tuttavia – secondo Arruzzoli – queste iniziative rischiano di essere compromesse, poiché uno dei principi di base è che i fornitori dei servizi siano esclusivamente europei. Ciò ha inevitabilmente suscitato la reazione delle big tech come Amazon, Google e Microsoft che, in quanto hyperscaler capaci di erogare servizi a miliardi di utenti, hanno interessi economici e politici che spesso si situano in “zone grigie” rispetto alla sovranità digitale.

Rischi e sfide della Sovranità Digitale

In risposta all’elaborazione delle normative europee per la certificazione dei fornitori di servizi cloud, queste grandi aziende hanno definito rapidamente le proprie soluzioni di sovranità digitale, costruendo data center nel territorio europeo nonché utilizzando il loro potere di lobbying per evitare di essere escluse dalla gestione della sovranità digitale dell’Unione.

Al riguardo hanno sostenuto che, se fossero escluse, il divario tecnologico tra l’Europa e il resto del mondo aumenterebbe, con conseguenze economiche negative per le imprese e le nazioni del Vecchio Continente.

Tuttavia, il relatore ha portato l’attenzione sui principali rischi per la sovranità digitale che deriverebbero dall’affidarsi agli hyperscaler.

Il primo è relativo agli attacchi informatici: entità globali che gestiscono miliardi di utenti rappresentano, infatti, bersagli estremamente attraenti per il cybercrime e un attacco nei loro confronti potrebbe colpire simultaneamente governi e cittadini in diverse parti del mondo, rendendo estremamente difficile la gestione delle conseguenze.

Un ulteriore rischio è legato alla compliance e alla localizzazione dei dati: chi gestisce i dati e chi ne detiene il controllo effettivo sono aspetti non sempre trasparenti. Normative come il Cloud Act, il Patriot Act e la sezione 702 del Foreign Intelligence Surveillance Act (FISA) consentono infatti alle agenzie governative USA di accedere alle infrastrutture tecnologiche delle big tech in qualsiasi Paese si trovino, anche se i dati appartengono a cittadini stranieri, potendo così aggirare qualsiasi regolamento europeo in materia.

Nonostante l’Europa abbia tentato di affrontare queste sfide con il Data Protection Framework, il relatore ha ricordato come la sua efficacia sia limitata dal fatto che si basa sull’adesione volontaria delle big tech.

Ciò solleva importanti dubbi strategici sulla sicurezza delle informazioni e sul controllo effettivo della tecnologia; soprattutto guardando al futuro sviluppo dei computer quantistici, che porteranno ad un enorme aumento della capacità di elaborare e correlare i nostri dati personali.

Sovranità Digitale: controllo e soluzioni nazionali

Per offrire un esempio concreto di mancanza di controllo sui propri dati, Arruzzoli ha citato un’applicazione utilizzata per registrare videoconferenze e analizzare i sentimenti dei partecipanti. Questa funzione viola infatti l’art. 5 dell’Artificial Intelligence Act, che vieta espressamente la deduzione delle emozioni sul posto di lavoro.

Il relatore ha pertanto evidenziato come, nonostante le leggi vigenti, esistano numerose falle nella regolamentazione e il rischio di un’estrazione illecita di dati – di cui spesso non siamo neppure consapevoli – resti elevato.

È quindi cruciale creare ecosistemi digitali nazionali in cui cittadini, aziende ed enti governativi possano avere un pieno controllo sulle proprie informazioni.

Un esempio virtuoso citato nell’intervento è rappresentato dal gruppo Vianova, operatore integrato che offre telefonia fissa, mobile e servizi avanzati di telecomunicazione impegnandosi a gestire i dati degli utenti in modo da garantire l’affidabilità e la sicurezza dei relativi processi.

Il Modello Vianova: un approccio alla Sovranità Digitale

Il gruppo Vianova gestisce una propria rete, infrastruttura e data center – tutti situati in territorio italiano – per offrire un elevato livello di controllo e sicurezza ai clienti, che sono esclusivamente aziende ed enti governativi.

La connettività è progettata per evitare compromissioni anche in caso di congestionamento della rete; in tal modo nel 2023 è stato possibile prevenire quasi il 70% dei disservizi ancor prima che fossero segnalati dagli utenti. I data center di Pisa e Massarosa sono conformi al livello Tier 4 e garantiscono, tanto sui servizi di hosting quanto in caso di co-location, la massima sicurezza ai dati del cliente.

La sicurezza è integrata by design in tutte le comunicazioni, includendo servizi quali il “firewall as a service” o le connessioni private per la telefonia mobile.

Infine, l’intelligenza artificiale è implementata tramite una piattaforma di Cyber Threat Intelligence che monitora costantemente la rete e i sistemi dei clienti, rilevando vulnerabilità o anomalie per attivare immediatamente le operazioni di risposta.

Un esempio concreto citato da Arruzzoli ha riguardato l’analisi di un’attività di phishing. Nel caso esposto, la piattaforma Vianova aveva rilevato come la sandbox di Microsoft Defender non si fosse limitata a esaminare il contenuto di un’email ricevuta dal cliente ma avesse avuto accesso, durante il processo, a numerose informazioni aggiuntive.

Sebbene simili attività siano formalmente legali, il relatore ha evidenziato come si pongano – anche alla luce delle esaminate differenze normative tra Europa e Stati Uniti – seri interrogativi in merito a quale utilizzo venga fatto di tali dati, nonché all’effettivo controllo sugli stessi.

Verso una Sovranità Digitale sostenibile

In conclusione Arruzzoli ha ribadito come la sovranità digitale rappresenti la chiave per proteggere il futuro delle nazioni, dei cittadini e delle imprese.

Oggi, infatti, chi controlla i dati controlla il destino collettivo. È quindi essenziale lavorare per garantire un futuro in cui il controllo rimanga nelle mani di chi genera quei dati: un’efficace strategia di sovranità digitale deve basarsi su normative solide, infrastrutture robuste e consapevolezza diffusa, affinché il controllo delle informazioni resti in ambito locale e venga gestito in modo democratico e sicuro.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/sovranita-digitale-ict/

Il contenuto che segue fa parte di una serie di articoli dedicati al Registro dei trattamenti. In questo focus, approfondiamo gli elementi minimi richiesti nel Registro delle Attività di Trattamento, evidenziando le informazioni essenziali che ogni Titolare e Responsabile del trattamento devono includere.

Informazioni presenti nel Registro delle Attività di Trattamento

Ogni Titolare del trattamento e, ove applicabile, il suo rappresentante tengono un registro delle attività di trattamento svolte sotto la propria responsabilità. Tale registro contiene tutte le seguenti informazioni:

• Il nome e i dati di contatto del titolare del trattamento e, ove applicabile, del contitolare del trattamento, del rappresentante del titolare del trattamento e del responsabile della protezione dei dati.
• Le finalità del trattamento.
• Una descrizione delle categorie di interessati e delle categorie di dati personali.
• Le categorie di destinatari a cui i dati personali sono stati o saranno comunicati, compresi i destinatari di paesi terzi od organizzazioni internazionali.
• Ove applicabile, i trasferimenti di dati personali verso un paese terzo o un’organizzazione internazionale, compresa l’identificazione del paese terzo o dell’organizzazione internazionale e, per i trasferimenti di cui al secondo comma dell’articolo 49, la documentazione delle garanzie adeguate.
• Ove possibile, i termini ultimi previsti per la cancellazione delle diverse categorie di dati.
• Ove possibile, una descrizione generale delle misure di sicurezza tecniche e organizzative di cui all’articolo 32, paragrafo 1.

Il contenuto del Registro rappresenta una sintesi delle attività di trattamento attivate dal Titolare o dal Responsabile anche mediante i loro rappresentanti e, quindi, da qui la necessità di predisporre una più specifica policy privacy interna da cui estrarre le informazioni utili sia per la compilazione del Registro che dell’informativa ex artt. 13 e 14 del GDPR.

Il Ruolo dei Soggetti Autorizzati al Trattamento

In tale contesto è, quindi, utile richiamare sin da ora l’attenzione circa l’importanza che rivestono i soggetti autorizzati al trattamento. Essi rappresentano coloro che, durante l’esecuzione di un trattamento dei dati, per primi conoscono la qualità del dato trattato (comune, particolare e giudiziario unitamente alle loro sottocategorie) oltre ad ogni informazione utile così da poter supportare il Titolare nel costante aggiornamento della policy privacy interna e di conseguenza del Registro.

Ai fini della compilazione del Registro dei trattamenti ed a titolo esemplificativo corre precisare che l’operazione di anonimizzazione oltre che misura di sicurezza è essa stessa un trattamento e come tale deve essere censita nel Registro dei trattamenti nonché indicato tra le informazioni presenti nell’informativa resa all’interessato.

Elementi Minimi del Registro del Responsabile

Prima di illustrare gli elementi minimi del Registro del Responsabile è utile evidenziare come tra gli obblighi del titolare all’atto della nomina di un responsabile del trattamento ex art. 28 del GDPR riscontriamo la verifica dei requisiti di cui al par. 1 dello stesso, e più in particolare essi rilevano, ai fini del principio di accountability, e anche in questo caso, per quanto attiene l’obbligo di collaborazione con l’Autorità.

Il Titolare, quindi, sarà tenuto a verificare sia la corretta applicazione del GDPR da parte del Responsabile che la corretta tenuta del Registro, anche al fine di non incorrere nelle sanzioni previste dal GDPR per la mancata o incompleta tenuta del Registro stesso.

Ciò premesso, ogni responsabile del trattamento e, ove applicabile, il suo rappresentante tengono un registro di tutte le categorie di attività relative al trattamento svolte per conto di un titolare del trattamento, contenente:

• Il nome e i dati di contatto del responsabile o dei responsabili del trattamento, di ogni titolare del trattamento per conto del quale agisce il responsabile del trattamento, del rappresentante del titolare del trattamento o del responsabile del trattamento e, ove applicabile, del responsabile della protezione dei dati.
• Le categorie dei trattamenti effettuati per conto di ogni titolare del trattamento.
• Ove applicabile, i trasferimenti di dati personali verso un paese terzo o un’organizzazione internazionale, compresa l’identificazione del paese terzo o dell’organizzazione internazionale e, per i trasferimenti di cui al secondo comma dell’articolo 49, la documentazione delle garanzie adeguate.
• Ove possibile, una descrizione generale delle misure di sicurezza tecniche e organizzative di cui all’articolo 32, paragrafo 1.

Importanza della Documentazione nel GDPR

La figura del responsabile del trattamento è contenuta nell’art. 28 GDPR che al paragrafo 1 enunciati i presupposti e le garanzie che il titolare deve verificare mentre al paragrafo 2 enunciata la procedura di nomina.

1. Qualora un trattamento debba essere effettuato per conto del titolare del trattamento, quest’ultimo ricorre unicamente a responsabili del trattamento che presentino garanzie sufficienti per mettere in atto misure tecniche e organizzative adeguate in modo tale che il trattamento soddisfi i requisiti del presente regolamento e garantisca la tutela dei diritti dell’interessato.
2. Il responsabile del trattamento non ricorre a un altro responsabile senza previa autorizzazione scritta, specifica o generale, del titolare del trattamento. Nel caso di autorizzazione scritta generale, il responsabile del trattamento informa il titolare del trattamento di eventuali modifiche previste riguardanti l’aggiunta o la sostituzione di altri responsabili del trattamento, dando così al titolare del trattamento l’opportunità di opporsi a tali modifiche.

In un rapporto tra un titolare e un responsabile, il titolare è sempre tenuto a comprovare l’adozione delle misure adeguate al caso di specie. In particolare, la mera nomina di un responsabile non è sufficiente a tenerlo indenne da eventuali responsabilità derivanti da violazioni del GDPR. Il titolare è dunque tenuto anche ad adottare tutte le misure adeguate necessarie e ivi inclusa la scelta del responsabile al fine di soddisfare i requisiti del GDPR e garantire la tutela dei diritti dell’interessato così da non incorrere nella culpa in eligendo e nella culpa in vigilando.

L’articolo si è focalizzato sull’analisi degli elementi minimi del Registro delle Attività di Trattamento, sottolineando l’importanza della documentazione e della corretta tenuta dei registri per garantire la conformità al GDPR. Nel prossimo articolo, affronteremo la compilazione del registro del Titolare e del Responsabile, fornendo linee guida utili per una corretta applicazione del regolamento. Invitiamo i lettori a scaricare il white paper dal titolo “La compilazione del Registro dei trattamenti nel nuovo quadro normativo del Reg. UE 679/2016“ per approfondire ulteriormente questi temi.

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