Tipo Insegnamento:
Ins. uff. con erogazioni e cop.
Opzionale
Durata (ore):
56
CFU:
6
SSD:
SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Sede:
BRESCIA
Url:
INGEGNERIA DELL'AUTOMAZIONE INDUSTRIALE/PERCORSO COMUNE Anno: 2
INGEGNERIA ELETTRONICA/comune Anno: 1
INGEGNERIA ELETTRONICA/comune Anno: 2
Anno:
2025
Course Catalogue:
Dati Generali
Periodo di attività
Primo Semestre (15/09/2025 - 23/12/2025)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Gli obiettivi formativi sono qui declinati secondo i descrittori di Dublino.
1. Conoscenza e capacità di comprensione (Knowledge and understanding)
Lo studente acquisirà conoscenze fondamentali riguardo alle principali problematiche e sfide legate alla gestione di Big Data e alla sicurezza dei cyber-sistemi. Approfondirà i limiti delle tecnologie tradizionali per l’elaborazione dei dati e comprenderà le caratteristiche delle moderne soluzioni per il trattamento di grandi volumi di dati, alta velocità di generazione e varietà di formato e semantica. Verranno inoltre introdotti i principi fondamentali della cyber security con particolare attenzione alle vulnerabilità e alle tecniche di difesa dei sistemi digitali.
2. Conoscenze applicate e capacità di comprensione (Applying knowledge and understanding)
Lo studente sarà in grado di applicare le tecnologie e i metodi studiati per analizzare scenari reali che richiedono l’elaborazione di Big Data e l’adozione di meccanismi di sicurezza. Attraverso attività pratiche ed esempi tratti da casi di studio, sarà capace di individuare soluzioni tecnologiche adeguate a specifici problemi, progettando e descrivendo procedure operative per la gestione e la protezione dei dati.
3. Autonomia di giudizio (Making judgements)
Lo studente sarà in grado di valutare in modo autonomo quando è necessario adottare un nuovo paradigma tecnologico per la gestione dei dati, riconoscendo i limiti delle soluzioni tradizionali e identificando gli strumenti più idonei tra le tecnologie emergenti. Sarà inoltre in grado di analizzare criticamente rischi, vulnerabilità e possibili contromisure nell’ambito dei cyber-sistemi.
4. Abilità comunicative (Communication skills)
Lo studente svilupperà la capacità di comunicare in modo efficace, sia con interlocutori tecnici sia non specialisti, concetti e soluzioni relativi alla gestione di Big Data e alla sicurezza dei sistemi informatici. Sarà in grado di interagire con progettisti e tecnici specializzati, descrivendo requisiti, vincoli e scelte progettuali.
5. Capacità di apprendimento (Learning skills)
Lo studente svilupperà competenze per continuare ad aggiornarsi autonomamente sulle tecnologie emergenti nel campo della gestione dei dati e della cyber security, acquisendo strumenti metodologici utili per approfondimenti futuri e per l’adattamento a scenari tecnologici in rapida evoluzione.
1. Conoscenza e capacità di comprensione (Knowledge and understanding)
Lo studente acquisirà conoscenze fondamentali riguardo alle principali problematiche e sfide legate alla gestione di Big Data e alla sicurezza dei cyber-sistemi. Approfondirà i limiti delle tecnologie tradizionali per l’elaborazione dei dati e comprenderà le caratteristiche delle moderne soluzioni per il trattamento di grandi volumi di dati, alta velocità di generazione e varietà di formato e semantica. Verranno inoltre introdotti i principi fondamentali della cyber security con particolare attenzione alle vulnerabilità e alle tecniche di difesa dei sistemi digitali.
2. Conoscenze applicate e capacità di comprensione (Applying knowledge and understanding)
Lo studente sarà in grado di applicare le tecnologie e i metodi studiati per analizzare scenari reali che richiedono l’elaborazione di Big Data e l’adozione di meccanismi di sicurezza. Attraverso attività pratiche ed esempi tratti da casi di studio, sarà capace di individuare soluzioni tecnologiche adeguate a specifici problemi, progettando e descrivendo procedure operative per la gestione e la protezione dei dati.
3. Autonomia di giudizio (Making judgements)
Lo studente sarà in grado di valutare in modo autonomo quando è necessario adottare un nuovo paradigma tecnologico per la gestione dei dati, riconoscendo i limiti delle soluzioni tradizionali e identificando gli strumenti più idonei tra le tecnologie emergenti. Sarà inoltre in grado di analizzare criticamente rischi, vulnerabilità e possibili contromisure nell’ambito dei cyber-sistemi.
4. Abilità comunicative (Communication skills)
Lo studente svilupperà la capacità di comunicare in modo efficace, sia con interlocutori tecnici sia non specialisti, concetti e soluzioni relativi alla gestione di Big Data e alla sicurezza dei sistemi informatici. Sarà in grado di interagire con progettisti e tecnici specializzati, descrivendo requisiti, vincoli e scelte progettuali.
5. Capacità di apprendimento (Learning skills)
Lo studente svilupperà competenze per continuare ad aggiornarsi autonomamente sulle tecnologie emergenti nel campo della gestione dei dati e della cyber security, acquisendo strumenti metodologici utili per approfondimenti futuri e per l’adattamento a scenari tecnologici in rapida evoluzione.
Prerequisiti
Il corso richiede una conoscenza di base sui paradigmi di programmazione procedurale e a oggetti, sulle reti di telecomunicazione e sulle architetture dei calcolatori.
Metodi didattici
Il corso avrà un taglio orientato alla presentazione e all’analisi di casi di studio relativi alla gestione di Big Data e alla sicurezza dei cyber-sistemi. I concetti e le nozioni necessarie per comprendere i casi di studio saranno erogati durante lezioni frontali prima di presentare i casi di studio. Agli studenti sarà richiesta la partecipazione all’analisi critica dei casi di studio dopo la loro presentazione, al fine di stimolare la comprensione di come le tecniche e gli strumenti trasmessi durante il corso possano essere effettivamente ed efficacemente utilizzati per affrontare i casi in esame.
Verifica Apprendimento
** Regole di ammissione
Per essere ammessi alla prova d’esame è necessaria l’iscrizione tramite la piattaforma ESSE3 entro i termini previsti. Non sono previsti prerequisiti obbligatori, ma è fortemente consigliata la frequenza al corso.
** Tipologia delle prove
L’esame è composto da due prove scritte indipendenti, relative alle due tematiche "Cyber Security” e "Big Data”. Le due prove possono essere sostenute in date diverse ma devono essere completate entro la sessione autunnale dello stesso anno accademico. Eventuali voti parziali non utilizzati entro tale sessione verranno persi.
** Modalità di svolgimento
L'esame si svolge in presenza, al computer, tramite piattaforma Moodle. Durata: 50 minuti per ciascuna prova. Quando sostenute nella stessa data, le due prove devono essere affrontate e risolte una dopo l’altra. Ogni prova comprende 10 domande a risposta multipla e 2 domande/esercizi a risposta aperta.
** Criteri di valutazione
Per ciascuna delle due prove di cui è composto l'esame:
- Ogni risposta alle domande a risposta multipla fornisce +0.8 punti di vantaggio se corretta, -0.2 punti di penalizzazione se errata. Il punteggio massimo acquisibile nella parte con le domande a risposta multipla è pari a 8 punti.
- Ogni risposta alle domande/esercizi a risposta aperta fornisce fino a 4 punti. Il punteggio massimo acquisibile nella parte con le domande/esercizi a risposta aperta è pari a 8 punti.
Il punteggio massimo per ciascuna prova è pari a 16 punti e ognuna delle due prove si intende superata con almeno 9 punti su 16.
Il voto finale dell’esame è pari alla somma dei punteggi delle due prove: il voto pari a 30 e lode viene assegnato con un punteggio superiore o uguale a 30,5/32.
** Note organizzative
Gli studenti del corso di Laurea in Ingegneria delle Tecnologie per l’Impresa Digitale immatricolati a partire dall’A.A. 2024/25 devono iscriversi su ESSE3 alle prove parziali presenti nella pagina del corso "Introduzione a Cyber Security, Big Data e Internet of Things”. Il voto finale verrà verbalizzato solo dopo il superamento anche della prova relativa al corso "Internet of Things".
Per essere ammessi alla prova d’esame è necessaria l’iscrizione tramite la piattaforma ESSE3 entro i termini previsti. Non sono previsti prerequisiti obbligatori, ma è fortemente consigliata la frequenza al corso.
** Tipologia delle prove
L’esame è composto da due prove scritte indipendenti, relative alle due tematiche "Cyber Security” e "Big Data”. Le due prove possono essere sostenute in date diverse ma devono essere completate entro la sessione autunnale dello stesso anno accademico. Eventuali voti parziali non utilizzati entro tale sessione verranno persi.
** Modalità di svolgimento
L'esame si svolge in presenza, al computer, tramite piattaforma Moodle. Durata: 50 minuti per ciascuna prova. Quando sostenute nella stessa data, le due prove devono essere affrontate e risolte una dopo l’altra. Ogni prova comprende 10 domande a risposta multipla e 2 domande/esercizi a risposta aperta.
** Criteri di valutazione
Per ciascuna delle due prove di cui è composto l'esame:
- Ogni risposta alle domande a risposta multipla fornisce +0.8 punti di vantaggio se corretta, -0.2 punti di penalizzazione se errata. Il punteggio massimo acquisibile nella parte con le domande a risposta multipla è pari a 8 punti.
- Ogni risposta alle domande/esercizi a risposta aperta fornisce fino a 4 punti. Il punteggio massimo acquisibile nella parte con le domande/esercizi a risposta aperta è pari a 8 punti.
Il punteggio massimo per ciascuna prova è pari a 16 punti e ognuna delle due prove si intende superata con almeno 9 punti su 16.
Il voto finale dell’esame è pari alla somma dei punteggi delle due prove: il voto pari a 30 e lode viene assegnato con un punteggio superiore o uguale a 30,5/32.
** Note organizzative
Gli studenti del corso di Laurea in Ingegneria delle Tecnologie per l’Impresa Digitale immatricolati a partire dall’A.A. 2024/25 devono iscriversi su ESSE3 alle prove parziali presenti nella pagina del corso "Introduzione a Cyber Security, Big Data e Internet of Things”. Il voto finale verrà verbalizzato solo dopo il superamento anche della prova relativa al corso "Internet of Things".
Testi
- Alessandro Rezzani, “Big data. Architettura, tecnologie e metodi per l'utilizzo di grandi basi di dati”. Apogeo Education, ISBN: 978-8838789892, 2013
- Alessandro Rezzani, “Big Data Analytics. Il manuale del data scientist”. Apogeo Education, ISBN: 978-8891621856, 2017
- William Stallings, "Cryptography and network security: principles and practice”. Pearson, ISBN 978-1292437477, 2024
- Clarence Chio, David Freeman, "Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms”. O'Reilly Media, ISBN 978-1491979907, 2018
- Alessandro Rezzani, “Big Data Analytics. Il manuale del data scientist”. Apogeo Education, ISBN: 978-8891621856, 2017
- William Stallings, "Cryptography and network security: principles and practice”. Pearson, ISBN 978-1292437477, 2024
- Clarence Chio, David Freeman, "Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms”. O'Reilly Media, ISBN 978-1491979907, 2018
Contenuti
Il corso illustra le moderne tecniche e tecnologie per la gestione di Big Data e presenta le principali problematiche legate alla sicurezza dei cyber-sistemi. Saranno mostrati casi di studio reali, inclusi esempi di applicazioni degli strumenti Big Data per la rilevazione delle minacce alla sicurezza dei cyber-sistemi. Determinare in tempo reale anomalie o pattern comportamentali in vari ambiti richiede, infatti, di processare e movimentare enormi quantità di dati di natura eterogenea (dati strutturati, semi-strutturati e destrutturati) con tempistiche ristrette, non compatibili con le performance ottenibili con sistemi tradizionali. Saranno quindi affrontate le diverse problematiche legate alla natura dei dati da osservare, al loro trasporto e memorizzazione, e al processing in un contesto Big Data, illustrando le principali soluzioni hardware e software oggi disponibili anche in applicazioni in ambito Cybersecurity. Il corso è diviso in due parti: una prima parte è mirata all’introduzione delle tecniche e degli strumenti per la gestione di Big Data (50% del corso); una seconda parte si concentra sulla presentazione delle problematiche di Cybersecurity (50% del corso); in entrambe le parti saranno presentati casi di studio reali che illustrano le problematiche, le tecniche e le soluzioni analizzate.
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Corsi
Corsi (3)
INGEGNERIA DELL'AUTOMAZIONE INDUSTRIALE
Laurea Magistrale
Corso ad esaurimento
2 anni
INGEGNERIA ELETTRONICA
Laurea Magistrale
2 anni
INGEGNERIA ELETTRONICA
Laurea Magistrale
Corso ad esaurimento
2 anni
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