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.
Calendario accademico
Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.
Calendario didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
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I semestre | 1-ott-2020 | 29-gen-2021 |
II semestre | 1-mar-2021 | 11-giu-2021 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale d'esame | 1-feb-2021 | 26-feb-2021 |
Sessione estiva d'esame | 14-giu-2021 | 30-lug-2021 |
Sessione autunnale d'esame | 1-set-2021 | 30-set-2021 |
Periodo | Dal | Al |
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Festa dell'Immacolata | 8-dic-2020 | 8-dic-2020 |
Vacanze Natalizie | 24-dic-2020 | 3-gen-2021 |
Vacanze Pasquali | 2-apr-2021 | 5-apr-2021 |
Festa del Santo Patrono | 21-mag-2021 | 21-mag-2021 |
Festa della Repubblica | 2-giu-2021 | 2-giu-2021 |
Vacanze estive | 9-ago-2021 | 15-ago-2021 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali
Docenti
![Foto Alice, 22 novembre 2017](https://docs.univr.it/documenti//Persona/foto/foto644529.jpg)
Raffaele Alice
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
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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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)
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)
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)
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.
Cybercrime (2021/2022)
Codice insegnamento
4S009084
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
IUS/17 - DIRITTO PENALE
Periodo
Secondo semestre dal 7-mar-2022 al 10-giu-2022.
Obiettivi formativi
Il corso fornirà le basi concettuali, metodologiche e culturali per analizzare e studiare il
i fenomeni legati ai crimini informatici e le possibilità di sviluppare indagini tecnologiche, mirando alla determinazione delle capacità di usare linguaggi tecnici corretti per gli ambiti di interesse. Gli studenti acquisiranno, seguendo questo metodo. competenze legali e tecniche sia a livello di diritto penale sostanziale che a livello di diritto penale procedurale. Il corso studierà i nuovi fenomeni illegali legati all'uso delle nuove tecnologie, con particolare riferimento alla mondo della rete ed al fenomeno dei social network (ad esempio: diffamazione online, frodi - connessi a servizi bancari online, phishing, furto di identità - violazione della privacy, violazione del copyright, pornografia infantile , cyber-terrorismo, etc.
Il corso analizzerà, prendendo in considerazione casi reali, la legge penale applicabile, in particolare per
attività illegali legate al nuovo concetto di "crimine informatico", che è un crimine transnazionale e globale.
A tal fine verranno analizzate le più importanti fonti legali internazionali ed europee (Convenzione sulla criminalità informatica e Convenzione di Lanzarote del Consiglio d'Europa, e le direttive europee su: attacco contro i sistemi di informazione, pedopornografia, proprietà intellettuale, commercio elettronico e privacy). Particolare attenzione verrà data alla responsabilità penale dei fornitori di servizi Internet, oggetto delle recenti sentenze della Corte di giustizia europea e della Corte di Cassazione italiana (casi Google,Netlog,ecc.). In tale ambito, verrà prestata particolare attenzione alla necessità di regolare la raccolta di dati e le prove digitali, informazioni che vanno acquisendo sempre maggior importanza per l'individuazione e il perseguimento di ogni reato, non solo per il "crimine informatico".
Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di:
● conoscere il linguaggio tecnico specifico nell’ambito dei reati assimilabili alla categoria del crimine informatico
● conoscere le prassi di intervento per la determinazione dei reati in oggetto, con specifico riferimento alle normative vigenti ed a casi concreti
● conoscere le conseguenze giuridiche, tanto penali quanto in sede civile, dei reati generalmente ascrivibili all’ambito del ciber-crimine.
Programma
PARTE 1. Cybercrime: il fenomeno – prof. Andrea Di Nicola
Lunedì 21 marzo 10.30 -12.30 La criminalità nella «società digitale»: esempi di studi criminologici
Mercoledì 23 marzo 10.30 -12.30 Cybercrime: tipologie e modus operandi (1)
Lunedì 28 marzo 10.30 -12.30 Cybercrime: tipologie e modus operandi (2)
Mercoledì 30 marzo 10.30 -12.30 Intelligenza artificiale e machine learning in connessione al cybercrime
Lunedì 4 aprile 10.30 -12.30 Definire il cybercrime da una prospettiva criminologica: cybercrime vs. criminalità digitale
Mercoledì 6 aprile 10.30 -12.30 Misurare il cybercrime: fonti dati e sfide
Lunedì 11 aprile 10.30 -12.30 Spiegare il cybercrime: teorie criminologiche (1)
Mercoledì 13 aprile 10.30 -12.30 Spiegare il cybercrime: teorie criminologiche (2)
PARTE 2. Gli autori del cybercrime: i cybercriminali – prof. Barbara Vettori
Martedì 19 aprile Vacanze pasquali
Mercoledì 20 aprile 10.30 -12.30 Profilare i cybercriminali (1)
Martedì 26 aprile 9.30 -11.30 Profilare i cybercriminali (2)
Mercoledì 27 aprile 10.30 -12.30 Criminali cyber-organizzati / associazioni cyber-criminali
PARTE 3. Le vittime del cybercrime – prof. Barbara Vettori
Martedì 3 maggio 9.30 -11.30 La nascita della cybervittimologia
Mercoledì 4 maggio 10.30 -12.30 Profilare le vittime del cybercrime
PARTE 4. Le risposte al cybercrime: strategie di prevenzione –prof. Barbara Vettori
Martedì 10 maggio 9.30 -11.30 Strategie di prevenzione primaria, secondaria e terziaria (1)
Mercoledì 11 maggio 10.30 -12.30 Strategie di prevenzione primaria, secondaria e terziaria (2)
Martedì 17 maggio 9.30 -11.30 Intelligenza artificiale e machine learning come strategie di prevenzione
La prevenzione del cybercrime: cosa funziona, cosa non funziona, cosa potrebbe funzionare
PARTE 5. Le risposte al cybercrime: diritto e procedura penale in ambito nazionale e internazionale – dr. Rosa Maria Vadalà
Mercoledì 18 maggio 10.30 -12.30 Sfide giuridiche della cyber-rivoluzione e principali fonti normative internazionali (1)
Martedì 24 maggio 9.30 -11.30 Sfide giuridiche della cyber-rivoluzione e principali fonti normative internazionali (2)
Mercoledì 25 maggio 10.30 -12.30 Direttive UE sul cybercrime
Martedì 31 maggio 9.30 -11.30 La Direttiva EU su commercio elettronico e responsabilità penale degli Internet Service Providers
Mercoledì 1 giugno 10.30 -12.30 I reati cyber – legislazione penale italiana (1)
Martedì 7 giugno 9.30 -11.30 I reati cyber – legislazione penale italiana (2)
Mercoledì 8 giugno 10.30 -12.30 Procedura penale della cybercriminalità e investigazioni tecnologiche (1)
Martedì 14 giugno 9.30 -11.30 Procedura penale della cybercriminalità e investigazioni tecnologiche (2)
Aule del corso:
Lunedì e martedì = aula L, Ca' Vignal 2
mercoledì: aula T.02, Ca' Vignal 3
Il 4 e l’11 maggio le lezioni si terranno in aula C, Ca' Vignal 1
Bibliografia
Modalità d'esame
Esame orale avente ad oggetto:
1) gli appunti e i materiali distribuiti/discussi a lezione;
2) i materiali elencati nel documento Readings.
L'esame si terrà in lingua inglese.
Tipologia di Attività formativa D e F
Le attività formative in ambito D o F comprendono gli insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona o periodi di stage/tirocinio professionale.
Nella scelta delle attività di tipo D, gli studenti dovranno tener presente che in sede di approvazione si terrà conto della coerenza delle loro scelte con il progetto formativo del loro piano di studio e dell'adeguatezza delle motivazioni eventualmente fornite.
Documenti e avvisi
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Regolamento didattico 2020/2021 (pdf, it, 470 KB, 12/04/21)
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° | Minicorso Blockchain | D |
Nicola Fausto Spoto
(Coordinatore)
|
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e anche tramite l'app Univr.
Prova Finale
Scadenziari e adempimenti amministrativi
Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.
Necessità di attivare un tirocinio per tesi
Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.
Regolamento della prova finale
La prova finale consiste nella preparazione e discussione di un elaborato scritto in lingua Inglese (tesi di laurea) relativo all'approfondimento di un tema scientifico affrontato nel corso di studi, ovvero relativo all'analisi e soluzione di un caso di studio (teorico e/o direttamente derivato da un problema di carattere industriale), ovvero relativo ad un lavoro di tipo sperimentale, eventualmente sviluppato all'interno di un percorso di tirocinio, ovvero frutto di un lavoro autonomo ed originale di ricerca, con collegati aspetti di formalizzazione matematica, progettazione informatica e realizzazione business oriented. Tali attività saranno svolte sotto la guida di un relatore presso una struttura universitaria, o anche esterna all'Università di Verona, tanto in Italia, quanto all'estero, purché riconosciuta e accettata a tal fine in accordo con il Regolamento didattico del corso di Laurea Magistrale in Data Science. La commissione preposta alla valutazione della prova finale (esposizione in lingua Inglese della tesi di laurea) è chiamata ad esprimere una valutazione che tenga conto dell'intero percorso di studi, valutando attentamente il grado di coerenza tra obbiettivi formativi e obbiettivi professionali, nonché la capacità di elaborazione intellettuale autonoma, il senso critico, le doti di comunicazione e la maturità culturale generale, in relazione agli obiettivi del corso di Laurea Magistrale in Data Science, e particolare, in relazione alle tematiche caratterizzanti la tesi di laurea, del candidato.
Gli studenti possono sostenere la prova finale solamente dopo aver assolto a tutti gli altri obblighi formativi previsti dal loro piano di studi ed agli adempimenti presso gli uffici amministrativi in conformità con i termini indicati nel manifesto generale degli studi.
La valutazione finale e la proclamazione verranno effettuate dalla commissione di esame finale nominata dal presidente del collegio didattico e composta da un presidente e almeno da altri quattro commissari scelti tra i docenti dell'Ateneo.
Il materiale presentato per la prova finale viene valutato dalla Commissione Valutazione Tesi, composta da tre docenti, tra cui possibilmente il relatore, e nominata dal presidente del collegio didattico. La commissione valutazione tesi formula una valutazione del lavoro svolto, e la trasmette alla commissione d'esame finale che esprimerà il giudizio finale. Il collegio didattico disciplina le procedure delle commissioni valutazione tesi, delle commissioni d'esame finale e dell'attribuzione del punteggio della prova finale mediante apposito regolamento deliberato dal collegio didattico.
Documenti
Titolo | Info File |
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![]() |
pdf, it, 387 KB, 27/04/22 |
Elenco delle proposte di tesi
Proposte di tesi | Area di ricerca |
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Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Computer graphics, computer vision, multi media, computer games |
Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video) |
Domain Adaptation | Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION |
Domain Adaptation | Computing methodologies - Machine learning |
Gestione carriere
Area riservata studenti
Erasmus+ e altre esperienze all’estero
Modalità e sedi di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
È consentita l'iscrizione a tempo parziale. Per saperne di più consulta la pagina Possibilità di iscrizione Part time.
Le attività didattiche del corso di studi si svolgono negli spazi dell’area di Scienze e Ingegneria che è composta dagli edifici di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 e Piramide, siti nel polo di Borgo Roma.
Le lezioni frontali si tengono nelle aule di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 mentre le esercitazioni pratiche nei laboratori didattici dedicati alle varie attività.
Caratteristiche dei laboratori didattici a disposizione degli studenti
- Laboratorio Alfa
- 50 PC disposti in 13 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a un videoproiettore 8K Ultra Alta Definizione per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 22.04
- Tutti i PC sono accessibili da persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Delta
- 120 PC in 15 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a due videoproiettori 4K per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 22.04
- Un PC è su un tavolo ad altezza variabile per garantire un accesso semplificato a persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Gamma (Cyberfisico)
- 19 PC in 3 file di tavoli
- 1 PC per docente con videoproiettore 4K
- Configurazione PC: Intel Core i7-13700, 16GB RAM, 512GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 22.04
- Laboratorio VirtualLab
- Accessibile via web: https://virtualab.univr.it
- Emula i PC dei laboratori Alfa/Delta/Gamma
- Usabile dalla rete universitaria o tramite VPN dall'esterno
- Permette agli studenti di lavorare da remoto (es. biblioteca, casa) con le stesse funzionalità dei PC di laboratorio
Caratteristiche comuni:
- Tutti i PC hanno la stessa suite di programmi usati negli insegnamenti di laboratorio
- Ogni studente ha uno spazio disco personale di XXX GB, accessibile da qualsiasi PC
- Gli studenti quindi possono usare qualsiasi PC in qualsiasi laboratorio senza limitazioni ritrovando sempre i documenti salvati precedentemente
Questa organizzazione dei laboratori offre flessibilità e continuità nel lavoro degli studenti, consentendo l'accesso ai propri documenti e all'ambiente di lavoro da qualsiasi postazione o da remoto.