Email Security: Red flag e best practice
Segnali di allarme delle mail di phishing, dall’urgenza nel subject all’header from malevolo e ai link http, e buone pratiche: tag esterno, casella Abuse, awareness annuale e segnalazione immediata.
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Sicurezza Mobile: Proteggere i Dispositivi Android dalle Minacce Emergenti
Phishing come via d’ingresso dei malware su Android e vulnerabilità applicative dei password manager, resi possibili dal Credential Autofill di Android 8: il furto di credenziali può non essere ad alto rischio.
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Aspetti tecnici degli Adversarial Examples
Come nascono e come si costruiscono gli Adversarial Examples nei modelli di Machine Learning: addestramento col metodo del gradiente, problema min-max ed esperimento con una CNN in cui l’errore arriva al 71%.
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Email Forensics: Studio di email malevola e principali tool di analisi
Analisi di una mail malevola: controllo di header from, URL e allegati con macro, estrazione degli IoC dall’header e tool come MxToolbox, Talos, AbuseDB, URL Scan, sandbox e Virustotal.
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Cloud Computing Forensics, elementi di data security e protection
Minacce e punti deboli del cloud, elementi chiave per la protezione dei dati (IAM, crittografia, DLP, shared responsibility) e cloud computing forensics, con fasi d’indagine e standard ISO/IEC 27037 e 27042.
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Un’introduzione a Self-Sovereign Identity
Self-Sovereign Identity: dai modelli IAM centralizzati e federati e dai loro limiti al modello SSI basato su blockchain, in cui l’utente controlla la propria identità attraverso credenziali verificabili.
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Sicurezza del sistema operativo Android
Architettura di Android (kernel Linux, HAL, librerie native, ART, Java API Framework) e sistemi dell’Android Security Framework, dal DAC del kernel al MAC con SEAndroid, introdotto da Android 4.2.
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Zero Trust e Smart Industry: mettere in sicurezza Cloud, OT, IIoT, e ambienti M2M attraverso strategie avanzate di Sicurezza Informatica con l’aiuto dell’Intelligenza Artificiale
Zero Trust nella Smart Industry: micro-segmentazione, Software Defined Perimeter e CARTA di Gartner in ambienti OT, IIoT e M2M, con le criticità di implementazione e il contributo dell’intelligenza artificiale.
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Email Security e Intelligenza Artificiale
Perché protection server e mail secure gateway non comprendono il testo delle mail e come IA, machine learning, deep learning e NLP colmano il limite, insieme alla formazione degli utenti.
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Adversarial Machine Learning – Aspetti Scientifici
Adversarial Examples come vulnerabilità intrinseca dei modelli di machine learning e tassonomie di attacchi (Microsoft, MITRE): poisoning dei dati, attacchi al codice e attacchi Black Box, Grey Box e White Box.
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Cloud computing forensics: peculiarità e indicazioni metodologiche
Peculiarità tecniche del cloud che incidono sulle indagini digitali, tra cui distribuzione geografica, elasticità, multi-tenancy e trasferimento della responsabilità, e le principali cause di contenzioso.
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Cos’è la Mobile Security?
Mobile security: threat model confused deputy, app vulnerabili e malware, colluded apps, rischio come probabilità per impatto e specializzazioni VA/PT, hardening e malware analysis, con la distinzione dalla privacy.
