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TikTok e Fast Data: rischi per privacy e sicurezza dei dati, raccolta massiva di informazioni, una falla corretta, indagine dell’Unione Europea sulla piattaforma e strumenti OSINT come Maltego e Shodan.
Sicurezza di Big Data e Fast Data nell’OSINT: sfide di accesso, integrità e privacy, crittografia, controlli di accesso, data governance, conformità a ISO 27001 e ruolo dell’intelligenza artificiale.
Sicurezza dei dati nella PA tra trasparenza e privacy: legge 241/1990 e GDPR, gestione delle risorse pubbliche, formazione del personale e collaborazione con il settore privato.
Nono estratto del white paper su Big e Fast Data: come OSINT, modelli GPT e scienza dei dati trasformano grandi volumi di dati aperti in report leggibili per decisioni strategiche e indagini.
Strategie per la sicurezza digitale in un ecosistema interconnesso: bussola strategica dell’UE, Strategia Nazionale di Cybersicurezza, minacce come ransomware e SQL injection, benefici delle tecnologie connesse.
Il ruolo dell’analista OSINT nella raccolta e nell’analisi di fonti aperte: approccio difensivo per monitorare minacce e rischi, approccio offensivo per intelligence e influenza, con il ciclo dell’OSINT militare.
Perché l’OSINT serve nel passaggio dai Big Data ai Fast Data: dati non strutturati al 90% del volume, limiti dei Big Data e tre usi dei Fast Data, dalle decisioni in tempo reale all’arricchimento dei dati.
OSINT e cyber intelligence: uso di fonti pubbliche, impiego nel social engineering e nelle pubbliche relazioni, dilemmi etici e strumenti come Maltego, Shodan e Censys, dal white paper su Big e Fast Data.
OSINT, le informazioni pubbliche usate da governi, forze dell’ordine e imprese: origini storiche, fonti online e offline, ciclo delle 4D e organizzazioni che lo adottano, dal white paper su Big e Fast Data.
Big Data e Fast Data: fasi dell’analisi, requisiti tecnologici, differenza tra privacy e sicurezza dei dati e tecnologie di streaming e archiviazione per agire sulle informazioni in tempo reale.
Sicurezza dei Big Data con analisi in tempo reale e machine learning contro zero-day e malware, trasformazione digitale, Industria 4.0, tecnologie abilitanti (KETs) e sinergia tra IoT e Big Data.
Fast Data e analisi in tempo reale: differenze tra elaborazione batch, analisi real time e analisi di flusso, vantaggi dello streaming rispetto all’archiviazione storica e gestione dei dati con il TTL.
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