Cyber security: politiche pubbliche, normativa e gestione

Luiss Libera Università internazionale degli studi sociali Guido Carli

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Master in Cyber Security della Luiss mira a formare figure professionali in grado di operare all'intersezione tra tecnologie IT, gestione aziendale e politiche pubbliche. Il corso si propone di fornire una comprensione completa della cybersecurity, non solo da un punto di vista tecnico, ma anche in relazione agli aspetti normativi, gestionali e strategici. L'approccio multidisciplinare, arricchito dalle esperienze delle quattro Schools della Luiss, garantisce una formazione altamente competitiva nel mercato italiano.

  • Piano di studi

    Il piano di studi include lezioni frontali, seminari, workshop e project work. Vengono affrontati temi quali la sicurezza delle reti, la crittografia, la protezione dei dati personali, la normativa sulla cybersecurity, la gestione del rischio e le strategie di risposta agli incidenti. Le metodologie didattiche sono orientate all'apprendimento pratico e all'analisi di casi studio reali, con un focus sull'interazione tra i diversi ambiti disciplinari.

  • Competenze acquisite

    Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella valutazione dei rischi, nella progettazione di sistemi di sicurezza, nella gestione degli incidenti informatici e nella conformità normativa. Saranno in grado di comunicare efficacemente con i diversi stakeholder, dai tecnici al top management, e di contribuire alla definizione di strategie di cybersecurity efficaci e sostenibili. Saranno inoltre in grado di comprendere e applicare le nuove normative europee e internazionali in materia di protezione dei dati e sicurezza informatica.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della cybersecurity. L'automazione dei processi di sicurezza, l'analisi predittiva delle minacce e l'identificazione di vulnerabilità basata sull'I.A. stanno diventando strumenti indispensabili. Sistemi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per rilevare anomalie, analizzare grandi quantità di dati e rispondere in tempo reale agli attacchi informatici. L'I.A. sta anche evolvendo le tecniche di attacco, rendendo la difesa una sfida sempre più complessa.

  • I laureati in cybersecurity si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione e l'implementazione di sistemi di sicurezza basati sull'I.A., la gestione di incidenti che coinvolgono l'I.A. e l'analisi di dati per la prevenzione delle minacce. Le sfide includono la necessità di comprendere e contrastare le nuove tecniche di attacco basate sull'I.A., la gestione dei rischi legati all'utilizzo dell'I.A. e la garanzia della privacy e dell'etica nell'uso di queste tecnologie.

  • Per avere successo in questo campo, i professionisti della cybersecurity dovranno sviluppare competenze in machine learning, analisi dei dati, etica dell'I.A. e sicurezza dei sistemi di I.A.. Sarà fondamentale la capacità di collaborare con specialisti di I.A., comprendere i modelli di I.A. e valutare i rischi associati. La formazione continua e l'aggiornamento costante saranno essenziali per rimanere competitivi in un settore in rapida evoluzione.

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competenze da sviluppare

Comprensione dei modelli di machine learning e deep learning
Approfondire le basi teoriche e pratiche del machine learning e del deep learning, con particolare attenzione alle applicazioni in cybersecurity. Studiare i modelli più utilizzati per la rilevazione delle minacce, l'analisi del comportamento e la prevenzione degli attacchi. Acquisire familiarità con framework come TensorFlow e PyTorch.
Analisi dei dati e data visualization
Sviluppare competenze nell'analisi di grandi quantità di dati (big data) e nella visualizzazione dei dati per identificare pattern e anomalie. Imparare a utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas e Matplotlib. Approfondire le tecniche di data mining e data analysis per la rilevazione delle frodi e la prevenzione degli attacchi.
Sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale
Acquisire conoscenze sulla sicurezza dei modelli di I.A., inclusi i rischi di adversarial attacks e le tecniche di protezione dei modelli. Studiare le metodologie per la valutazione della sicurezza dei sistemi di I.A. e le best practices per la loro implementazione sicura. Approfondire le normative e gli standard in materia di sicurezza dell'I.A.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire regolarmente le pubblicazioni e i blog specializzati in cybersecurity e I.A.. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e minacce. Leggere libri e articoli scientifici per approfondire le proprie conoscenze.
Partecipazione a community e forum
Partecipare attivamente a community online e forum di discussione sulla cybersecurity e l'I.A.. Condividere le proprie conoscenze e imparare dagli altri professionisti del settore. Interagire con esperti e colleghi per ampliare la propria rete professionale.
Sperimentazione e tinkering
Sperimentare con nuove tecnologie e strumenti di I.A. e cybersecurity. Creare progetti personali e partecipare a competizioni (CTF - Capture The Flag) per mettere in pratica le proprie competenze. Dedicare tempo al tinkering e all'esplorazione di nuove soluzioni.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende all'avanguardia
Effettuare stage e tirocini presso aziende che investono in I.A. e cybersecurity, sia in Italia che all'estero. Scegliere aziende che offrono opportunità di apprendimento pratico e di esposizione a progetti reali. Cercare aziende che collaborano con la Luiss o che sono leader nel settore.
Certificazioni professionali
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore della cybersecurity e dell'I.A., come ad esempio CISSP, CISM, CEH, o certificazioni specifiche sui sistemi di I.A.. Le certificazioni dimostrano la propria competenza e aumentano la propria credibilità professionale.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo sulla cybersecurity e l'I.A., sia all'interno dell'università che in collaborazione con aziende. Contribuire alla pubblicazione di articoli scientifici e alla presentazione di risultati a conferenze internazionali. Sviluppare competenze nella ricerca e nell'innovazione.

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