CYBERSECURITY

Università degli Studi di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Master in Cybersecurity dell'Università di Torino è un percorso specialistico che forma esperti di sicurezza informatica. L'obiettivo è fornire competenze approfondite per comprendere, gestire e contrastare le sempre più sofisticate minacce informatiche, rispondendo alla crescente necessità delle aziende di proteggere i propri dati, infrastrutture e business in un contesto digitale pervasivo.
Piano di studi
Il programma del Master copre le aree fondamentali della cybersecurity: sicurezza delle comunicazioni, delle applicazioni e delle infrastrutture ICT, Identity and Access Management, analisi dei rischi, business continuity e compliance. Vengono inoltre affrontate tematiche di frontiera come la sicurezza della Blockchain e i sistemi di 'Security Analytics & Intelligence', che utilizzano l'intelligenza artificiale per la difesa.
Competenze acquisite
I partecipanti acquisiscono la capacità di analizzare le vulnerabilità di un sistema, di progettare architetture di sicurezza robuste e di gestire la risposta a un incidente informatico (incident response). Sviluppano competenze tecniche e manageriali per operare come cybersecurity specialist, consulenti o manager, in grado di definire e implementare una strategia di sicurezza efficace per proteggere gli asset aziendali.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

La cybersecurity è un incessante campo di battaglia dove l'I.A. è l'arma principale sia per l'attacco che per la difesa. I difensori usano il machine learning per il rilevamento delle minacce (threat detection), analizzando i flussi di rete per identificare comportamenti anomali che segnalano un attacco. Le piattaforme SOAR ('Security Orchestration, Automation and Response') usano l'I.A. per automatizzare la risposta agli incidenti. D'altra parte, gli attaccanti usano l'I.A. per creare malware polimorfico, per automatizzare la ricerca di vulnerabilità e per lanciare attacchi di phishing personalizzati e molto più efficaci (spear phishing).
Per il professionista della cybersecurity, la conoscenza dell'I.A. non è più un'opzione, è una necessità vitale. L'opportunità è di poter disporre di sistemi di difesa che apprendono e si adattano autonomamente alle nuove minacce. La sfida è una corsa agli armamenti continua: bisogna non solo saper usare l'I.A. per difendersi, ma anche comprendere come gli avversari la usano per attaccare. Lo studio dell'adversarial machine learning (le tecniche per ingannare i sistemi di I.A.) diventa un'area cruciale.
Sono indispensabili competenze avanzate in network analysis e data science applicate alla sicurezza. È fondamentale saper addestrare e testare modelli di machine learning per il rilevamento di intrusioni o malware. La capacità di analizzare i log di sicurezza con strumenti di Security Information and Event Management (SIEM) potenziati da I.A. e di interpretarne gli alert è la skill' chiave dell'analista di un moderno Security Operation Center (SOC).

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Preparati al futuro

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Competenze da sviluppare

Machine learning per la threat detection

Imparare a usare Python con librerie come Scikit-learn e TensorFlow per costruire modelli di classificazione in grado di distinguere traffico di rete malevolo da quello benigno o di classificare famiglie di malware. Iniziare da dataset pubblici come NSL-KDD.

Adversarial machine learning

Studiare le tecniche con cui un attaccante può avvelenare i dati di training o creare input appositamente manipolati per ingannare un modello di I.A. (es. un filtro anti-spam o un sistema di riconoscimento facciale). Comprendere queste tecniche è fondamentale per costruire difese robuste.

Automazione della sicurezza (SOAR)

Acquisire familiarità con le piattaforme SOAR ('Security Orchestration, Automation and Response'). Imparare a creare playbook automatizzati che, a fronte di un certo alert, orchestrino una serie di azioni di risposta, come l'isolamento di un host o il blocco di un IP.

Routine di successo

Partecipare a capture the flag (CTF) challenges

Esercitarsi costantemente su piattaforme come Hack The Box o TryHackMe. Molte challenge moderne includono tematiche legate all'I.A., come l'analisi di modelli vulnerabili o l'aggiramento di sistemi di detection.

Seguire i threat report e i blog di security research

Leggere quotidianamente i report pubblicati dalle principali aziende di cybersecurity (es. Mandiant, CrowdStrike, Palo Alto Unit 42) e i blog tecnici per essere aggiornati sulle ultime tecniche di attacco (TTPs) e su come l'I.A. viene usata in the wild.

Esperienze utili

Lavorare in un Security Operation Center (SOC) di nuova generazione

Un'esperienza in un SOC che utilizzi pesantemente piattaforme SIEM e SOAR potenziate da I.A. è il modo migliore per imparare a gestire il flusso di alert e a orchestrare la risposta agli incidenti in un contesto reale.

Ottenere una certificazione orientata all'analisi

Conseguire una certificazione che vada oltre le basi e che si focalizzi sull'analisi, come il GIAC Certified Intrusion Analyst (GCIA) o il CREST Certified Threat Intelligence Analyst. Dimostrano competenze specialistiche e molto richieste.

Contribuire a un progetto open source di cybersecurity

Partecipare allo sviluppo di uno strumento open source (es. un IDS, uno scanner di vulnerabilità) su GitHub. Permette di leggere e scrivere codice reale, di collaborare con una community globale e di costruire un portfolio tecnico.

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