Ingegneria della Sicurezza dei Dati e delle Comunicazioni (NAPOLI)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di Laurea Magistrale in Ingegneria della Sicurezza dei Dati e delle Comunicazioni presso l'Università degli Studi di Napoli "Parthenope", forma professionisti altamente specializzati nello sviluppo di metodologie avanzate per la protezione dei moderni sistemi di elaborazione delle informazioni. L'obiettivo è fornire una solida preparazione nelle aree cruciali della sicurezza informatica, della crittografia, delle reti di comunicazione e della gestione del rischio, con un focus particolare sulle infrastrutture critiche e le applicazioni telematiche.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso biennale strutturato in quattro semestri, con un'articolazione che combina lezioni frontali, attività di laboratorio e project work. Il curriculum include corsi caratterizzanti della classe LM-27 (Ingegneria delle Telecomunicazioni) e attività affini alla sicurezza informatica. Le metodologie didattiche comprendono lezioni teoriche, esercitazioni pratiche, seminari e progetti di ricerca, volti a sviluppare competenze sia teoriche che pratiche. È previsto un periodo dedicato allo studio autonomo e alla preparazione degli esami, per un totale di 120 CFU.
Competenze acquisite
I laureati in Ingegneria della Sicurezza dei Dati e delle Comunicazioni acquisiranno competenze avanzate nella progettazione e gestione di sistemi sicuri, nella crittografia, nell'analisi dei rischi e nella sicurezza delle reti. Saranno in grado di sviluppare soluzioni innovative per la protezione dei dati e delle comunicazioni, di valutare la vulnerabilità dei sistemi e di implementare misure di sicurezza efficaci. Inoltre, avranno le capacità per analizzare i processi aziendali e gestire il rischio in contesti complessi.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della sicurezza dei dati e delle comunicazioni. L'automazione dei processi di sicurezza, l'analisi predittiva delle minacce e l'implementazione di sistemi di rilevamento delle intrusioni basati sull'I.A. stanno diventando sempre più comuni. L'I.A. permette di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, identificando pattern sospetti e rispondendo automaticamente alle minacce, migliorando significativamente la capacità di difesa delle organizzazioni.
I laureati in Ingegneria della Sicurezza dei Dati e delle Comunicazioni avranno l'opportunità di specializzarsi in aree emergenti come la sicurezza dell'I.A., la protezione dei sistemi di I.A. e l'utilizzo dell'I.A. per migliorare la sicurezza. Le sfide includono la necessità di proteggere i sistemi di I.A. da attacchi mirati, garantire la privacy dei dati utilizzati dall'I.A. e sviluppare algoritmi di I.A. affidabili e sicuri. La capacità di collaborare con i sistemi di I.A. e di interpretare i loro risultati sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in machine learning, deep learning e analisi dei dati. Sarà essenziale comprendere i principi fondamentali dell'I.A., le sue applicazioni nella sicurezza e le implicazioni etiche. La capacità di sviluppare e implementare soluzioni di sicurezza basate sull'I.A., di analizzare i risultati e di comunicare efficacemente con i team di sviluppo sarà un vantaggio competitivo significativo.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Competenze in machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i modelli di machine learning e deep learning utilizzati per la sicurezza, come la rilevazione di anomalie, la classificazione delle minacce e la previsione degli attacchi. Approfondire la conoscenza di framework come TensorFlow e PyTorch.Competenze in cybersecurity basata sull'intelligenza artificiale
Studiare le applicazioni dell'I.A. nella cybersecurity, come la rilevazione di malware, la protezione dei dati e l'automazione della risposta agli incidenti. Approfondire le tecniche di adversarial machine learning per comprendere come proteggere i sistemi di I.A. dagli attacchi.Competenze in analisi dei dati e data visualization
Sviluppare la capacità di analizzare grandi quantità di dati di sicurezza, identificare pattern e visualizzare i risultati in modo efficace. Imparare a utilizzare strumenti di data visualization come Tableau o Power BI per comunicare i risultati in modo chiaro e conciso.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Seguire regolarmente blog, riviste e pubblicazioni scientifiche nel campo della cybersecurity e dell'I.A.. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.Pratica costante e sperimentazione
Sperimentare con strumenti e tecniche di I.A. e cybersecurity in ambienti di laboratorio. Partecipare a capture the flag (CTF) e altri esercizi pratici per affinare le proprie competenze e testare le proprie conoscenze.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori nel campo della cybersecurity e dell'I.A.. Collaborare a progetti open source e condividere le proprie conoscenze e competenze con la comunità.esperienze utili
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo nel campo della cybersecurity e dell'I.A., sia in ambito accademico che industriale. Sviluppare soluzioni innovative per la protezione dei dati e delle comunicazioni, utilizzando le ultime tecnologie.Stage e tirocini in aziende leader
Svolgere stage e tirocini presso aziende leader nel settore della cybersecurity, come Google, AWS, o aziende specializzate in sicurezza informatica. Acquisire esperienza pratica e conoscere le sfide del mondo reale.Certificazioni professionali
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore della cybersecurity, come CISSP, CEH, o certificazioni specifiche sull'I.A.. Dimostrare le proprie competenze e la propria preparazione professionale.Segnala un problema
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