Sicurezza dei sistemi di big data e machine learning.

Modulo 1: la Sicurezza nei Sistemi di Big Data e Machine Learning Cos'è la sicurezza nei sistemi di big data e machine learning Differenze tra sistemi tradizionali e quelli basati su big data e machine learning Pericoli e vulnerabilità comuni in questi sistemi Modulo 2: Fondamenti di Sicurezza Informatica Principi di base della sicurezza informatica: riservatezza, integrità, disponibilità Minacce e attacchi informatici: malware, attacchi DDoS, phishing, e altro Tecniche di difesa generali: firewall, crittografia, gestione degli accessi Modulo 3: Sicurezza nei Sistemi di Big Data: Rilevamento delle Vulnerabilità Le principali vulnerabilità nei sistemi di big data (es. Hadoop, Spark, NoSQL) Accesso non autorizzato e protezione dei dati sensibili Implementazione di controlli di accesso e gestione delle autorizzazioni Modulo 4: Protezione dei Dati in Big Data Crittografia dei dati a riposo e in transito Tecniche di anonimizzazione e pseudonimizzazione dei dati Gestione della privacy dei dati sensibili e compliance con le normative (GDPR, CCPA) Modulo 5: Sicurezza nei Modelli di Machine Learning Comprendere i rischi associati ai modelli di machine learning Minacce comuni: avvelenamento dei dati, manipolazione dei modelli Tecniche di protezione dei modelli: difesa contro gli attacchi adversariali Modulo 6: Attacchi Avversariali nei Sistemi di Machine Learning Cos'è un attacco adversariale e come funziona Esempi pratici di attacchi adversariali su modelli di machine learning Soluzioni e contromisure contro gli attacchi adversariali Modulo 7: Attacchi sui Dati: Data Poisoning e Data Evasion Cos'è il data poisoning: come influisce sulla qualità dei modelli di machine learning Tecniche di difesa contro il data poisoning Evasion attacks e le sue implicazioni nella sicurezza dei modelli Modulo 8: Privacy nei Sistemi di Big Data e Machine Learning Concetti di privacy e protezione dei dati in contesti di big data Privacy differenziale e altre tecniche di protezione della privacy Implementazione di soluzioni per garantire la privacy nei modelli di machine learning Modulo 9: Monitoraggio e Rilevamento delle Minacce in Sistemi di Big Data Tecniche di monitoraggio avanzato in ambienti big data Rilevamento delle anomalie e analisi comportamentale Strumenti per il monitoraggio della sicurezza nei sistemi di big data e machine learning Modulo 10: Sicurezza delle Infrastrutture Big Data (Cloud, On-premises e Hybrid) Protezione dei sistemi di big data in ambienti cloud e on-premises Crittografia e gestione delle chiavi nelle infrastrutture distribuite Modelli di sicurezza per architetture ibride Modulo 11: Tecniche di Difesa Avanzate per Big Data e Machine Learning Difesa tramite modelli robusti: come rendere i modelli di machine learning più sicuri Sistemi di rilevamento delle intrusioni (IDS) e tecniche di protezione per i dati di addestramento Implementazione di tecniche di hardening nei modelli di machine learning Modulo 12: Gestione degli Accessi e Autenticazione nei Sistemi di Big Data Tecniche di controllo degli accessi: RBAC, ABAC, ACL e zero-trust Autenticazione sicura in sistemi distribuiti Best practices per la gestione sicura degli utenti e dei permessi Modulo 13: Compliance e Regolamentazioni sulla Sicurezza dei Dati La gestione della sicurezza dei dati nei big data: leggi e normative Implicazioni legali e normative della sicurezza dei dati nei modelli di machine learning Come garantire la compliance alle normative (GDPR, HIPAA, CCPA, ecc.) Modulo 14: Incident Response e Recupero da Attacchi nei Sistemi di Big Data Strategie per la gestione degli incidenti di sicurezza nei sistemi di big data Processi di risposta e recupero da attacchi informatici Pianificazione di continuità operativa e recupero dei dati nei sistemi di machine learning Modulo 15: Il Futuro della Sicurezza nei Sistemi di Big Data e Machine Learning Tendenze emergenti nella sicurezza dei big data e machine learning Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella protezione e prevenzione degli attacchi Innovazioni e sfide future in materia di sicurezza e privacy