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Il trattamento dei dati personali. Gestione del rischio e compliance aziendale.

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11 INTRODUZIONE Negli ultimi decenni si è assistito ad uno sviluppo tecnologico di portata epocale con una realtà sempre più digitale e proiettata verso la raccolta di una smisurata quantità di dati personali che vengono memorizzati in sistemi informativi pubblici e privati. Tutti gli indicatori confermano che nei prossimi anni la quantità di dati immessa in rete, già oggi parzialmente fuori controllo, raggiungerà livelli critici con l’affermarsi delle tecnologie di nuova generazione tra le quali l’internet of things (IOT) 1 , riconoscimento biometrico 2 , intelligenza artificiale (AI) 3 , cloud computing 4 e big data 5 . La raccolta di questi dati, resa possibile dalle strutture di rete con risorse sempre più distribuite, capacità di storage potenzialmente infinita e computer dotati di capacità di elaborazione senza precedenti (es. computer quantistici 6 ), ci obbliga a inedite riflessioni e impone frequenti ed articolati interventi legislativi, in parte già attuati dal legislatore europeo e nazionale, dai quali potrebbe dipendere il nostro futuro. D’altra parte, il rischio derivante dal trattamento dei dati personali è stato per anni sottovalutato dai legislatori che, solo recentemente, in seguito ai numerosi episodi di manipolazione sociale e politica, hanno maturato una rinnovata consapevolezza rispetto all’uso incontrollato e distorto di questi dati. Questa situazione è stata sottolineata anche dal Presidente dell’Autorità garante per la 1 IOT (Internet of things lett. internet delle cose) neologismo che nasce dall’esigenza di dare un nome agli oggetti reali connessi ad internet. Tali oggetti possono ora interagire con la rete e trasferire dati ed informazioni (da qui la forte relazione tra big data, analytics e IoT). 2 Il riconoscimento biometrico è un sistema di identificazione delle persone basato sulle loro caratteristiche fisiche e comportamentali le quali vengono acquisite, elaborate e memorizzate a mezzo di dispositivi informatici che sfruttano complessi algoritmi matematici. I sistemi biometrici più utilizzati per l’identificazione sono l’impronta digitale e il riconoscimento facciale. 3 L’intelligenza artificiale (AI) è uno speciale tipo di intelligenza sviluppato da un elaboratore capace di percepire in modo flessibile l’ambiente dove opera intraprendendo le azioni necessarie per la soluzione di un problema. Viene utilizzata in ambienti dove le macchine, copiando le funzioni cognitive degli esseri umani, velocizzano e rendono più affidabili l’apprendimento e la risoluzione dei problemi. 4 Cloud computing: una tecnologia informatica che permette, sotto forma di un servizio offerto da un provider al cliente, di memorizzare/archiviare e/o elaborare dati a mezzo di risorse hardware/software distribuite e virtualizzate in rete. 5 Big data è un termine che si riferisce ad un ampio volume di dati, strutturati e non, che possono essere analizzati per ottenere altre informazioni. I big data vengono spesso utilizzati nella data driven economy ovvero per prendere decisioni in relazione ai servizi e prodotti da sviluppare e offrire al mercato. Il valore di un big data dipende da tre parametri fondamentali: Volume, Velocità, Varietà (parametri conosciuti come le tre V del mercato dei big data). 6 Un computer quantistico usa i qubit al posto dei classici bit. Ciò gli consente di esprimere una capacità elaborativa infinitamente superiore ad un PC. Nel febbraio 2016 IBM ha messo disposizione il primo computer quantistico in modalità cloud. Attualmente alcuni computer quantistici sono in uso al dipartimento della Difesa degli Stati Uniti d’America per applicazioni di sicurezza e per sistemi di comunicazione crittografata.
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Informazioni tesi

  Autore: Michele Tedone
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2017-18
  Università: Università Insubria di Como
  Facoltà: Giurisprudenza
  Corso: Giurisprudenza
  Relatore: Giuseppe Vaciago
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 149

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Parole chiave

privacy
trattamento dei dati personali
direttiva nis
diritto alla protezione dei dati
dgpr
gestione rischio aziendale
polizia postale e direttiva nis
conformità aziendale normativa privacy
rischio trattamento dei dati
gdpr e autorità nazionale di controllo

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