Prof. Federico Cerutti

• Fonti primarie e materiali tecnici: NIST Cybersecurity Framework 2.0; NIST SP 800-30 Rev. 1; NIST SP 800-61 Rev. 3; NIST SP 800-150; NIST AI Risk Management Framework e Generative AI Profile; NIST SP 800-218 Rev. 1.1.
• Per la componente Cyber Security Tactics, il docente fornisce materiale didattico e letture selezionate durante il corso. Appunti delle lezioni, esercitazioni e materiali indicati dai docenti costituiscono parte integrante della…

Argomenti del programma: L'insegnamento è articolato in due componenti complementari. La prima componente, Cyber and AI Risk Management (6 CFU), affronta la gestione del rischio cyber in sistemi software e sistemi abilitati dall'Intelligenza Artificiale: asset, dipendenze, minacce, vulnerabilità, controlli, valutazione e trattamento del rischio; modellazione di sistemi e superfici di attacco; intelligence sulle minacce cyber, gestione delle…

• Le lezioni alla lavagna sono supportate da capitoli selezionati dei testi e dalle fonti primarie sotto indicate.
• Ulteriori letture scientifiche e fonti tecniche aggiornate saranno indicate per specifici approfondimenti, in particolare sicurezza dei sistemi AI, testing, governance, supervisione umana e decisioni sotto incertezza.

Argomenti del programma: I contenuti comprendono: contesto di rischio, asset, dipendenze, minacce, vulnerabilità, controlli, valutazione e trattamento del rischio; comprensione e modellazione di sistemi, superfici di attacco e registri dei rischi; analisi e contestualizzazione dell'intelligence sulle minacce cyber, comprese fonti del dark web, gestione delle vulnerabilità e delle dipendenze; cambiamento sicuro, verifica e rischio residuo;…

• Judea Pearl, Madelyn Glymour e Nicholas P. Jewell, Causal Inference in Statistics: A Primer. E-book:
• Dan Jurafsky e James H. Martin, Speech and Language Processing, 3rd-edition draft, capitoli selezionati:

Argomenti del programma: L'insegnamento affronta la trasformazione digitale attraverso lo studio dei sistemi intelligenti nelle organizzazioni e delle loro implicazioni etiche, sociali, giuridiche e di governance. La prima componente (Enterprise Intelligent Systems) studia come le organizzazioni possano combinare large language model (LLM), conoscenza aziendale, dati, servizi software e competenze umane per realizzare sistemi intelligenti…

• Judea Pearl, Madelyn Glymour e Nicholas P. Jewell, Causal Inference in Statistics: A Primer.
• Dan Jurafsky e James H. Martin, Speech and Language Processing, 3rd-edition draft, capitoli selezionati:

Argomenti del programma: Il corso studia come le organizzazioni possano combinare large language model (LLM), conoscenza aziendale, dati, servizi software e competenze umane per realizzare sistemi intelligenti utili, verificabili e governabili. È rivolto a chi vuole comprendere e progettare la nuova generazione di sistemi aziendali, dagli assistenti basati su evidenze ai workflow agentici confinati, mantenendo il controllo umano sulle…

• Sono inoltre disponibili lucidi e dispense del corso.

Argomenti del programma: Il corso presenta concetti fondamentali relativi alle architetture dei calcolatori e ai sistemi operativi. Gli argomenti includono circuiti logici, CPU, architettura di von Neumann, processi, thread, sincronizzazione e gestione della memoria.