Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

Piano Didattico

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2022/2023

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Training
6
F
-
Final exam
22
E
-
Attivato nell'A.A. 2022/2023
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Training
6
F
-
Final exam
22
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
1 module among the following (1st year: Big Data epistemology and Social research; 2nd year: Cybercrime, Data protection in business organizations, Comparative and Transnational Law & Technology)
6
C
IUS/17
Tra gli anni: 1°- 2°
2 courses among the following (1st year: Business analytics, Digital Marketing and market research; 2nd year: Logistics, Operations & Supply Chain, Digital transformation and IT change, Statistical methods for Business intelligence)
Tra gli anni: 1°- 2°
2 courses among the following (1st year: Complex systems and social physics, Discrete Optimization and Decision Making, 2nd year: Statistical models for Data Science, Continuous Optimization for Data Science, Network science and econophysics, Marketing research for agrifood and natural resources)
Tra gli anni: 1°- 2°
2 courses among the following (1st year: Data Visualisation, Data Security & Privacy, Statistical learning, Mining Massive Dataset, 2nd year: Machine Learning for Data Science)

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S009066

Coordinatore

Mila Dalla Preda

Crediti

6

Lingua di erogazione

Inglese en

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

Secondo semestre dal 7 mar 2022 al 10 giu 2022.

Obiettivi formativi

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti un’introduzione alle principali problematiche di sicurezza e privacy legate alla raccolta, conservazione e elaborazione di Big Data e le soluzioni tecniche e organizzative che possono essere adottate per proteggere tali dati. L’insegnamento inoltre si propone di dare una panoramica degli aspetti etici, legali e sociali legati all’elaborazione di Big Data. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di aver compreso: ▪i principali attacchi di sicurezza e privacy a Big Data ▪le tecniche per rendere i sistemi per la raccolta, conservazione e elaborazione di Big Data resistenti a tali attacchi e le limitazioni di tali tecniche ▪i principi etici in accordo ai quali elaborare Big Data ▪i principi per la protezione dei dati imposti dalle legislazioni esistenti ▪come identificare i principali attacchi e confrontare diverse tecniche per la protezione di Big Data e scegliere tra queste le più adeguate a seconda del contesto applicativo.

Programma

Il programma del corso include le seguenti tematiche:
- Introduzione alla security: definizioni, proprietà classiche di sicurezza, tipologie di attacchi legati alla raccolta, conservazione e elaborazione di Big Data.
- Autenticazione: digital certificates, public key infrastructures, single sign on, challenge-response protocols.
- Access Control: modelli di controllo dell’accesso, specifica e enforcement di politiche. Applicazione a framework per l’elaborazione di Big Data
-Tecniche crittografiche per la protezione dei dati: symmetric, e public key cryptography, multiparty computation, secret sharing schemes, oblivious transfer, homomorphic and functional encryption, private set intersection.
- Data provenance: modelli per rappresentare provenance, query languages e meccanismi di conservazione e visualizzazione per provenance e la loro applicazione a Big Data.
- Introduzione alla privacy: definizioni, tassonomia di Solove, attacchi legati alla raccolta, conservazione e elaborazione di Big Data
-Tecniche di anonimizzazione dei dati: pseudo- anonimizzazione e hashing, k-anonymity, l-diversity, t-closeness e gli attacchi a cui sono soggette. Limiti delle tecniche di anonimizzazione per Big Data.
- Privacy preserving data mining: clustering, classification, association rule/pattern mining, outliers.
- Differential Privacy: concetti principali, Laplace mechanism, privacy budget, global sensitivity, group privacy.
- Privacy Ethics: behavioural economics of privacy, trust frameworks and transparency, fairness.
- Protezione dei dati personali: principi di protezione dei dati, GDPR, tecniche per la conformità.

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità d'esame

Gli studenti verranno valutati mediante un progetto/approfondimento a loro assegnato e concordarto con i docenti sui temi del corso. I risultati del progetto verranno poi esposti oralmente ai docenti che potranno chiedre e approfindire la oreparazione dello studente sulle diverse temartiche trattate durante il corso.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI