Parte 1: Big Data management
- Introduzione ai Big Data: definizioni preliminari, le V dei Big Data, i Data Lake, il ciclo di vita dei Big Data.
- Big Data storage: classificazione delle tipologie di dati (strutturati, semi-strutturati, destrutturati); richiami sui DBMS relazionali (schemi e istanze, normalizzazione, transazioni e proprietà ACID); il teorema CAP; il paradigma NoSQL; tipologie di DBMS NoSQL e proprietà BASE.
- Big Data processing: architetture per la gestione di Big Data (e.g., architettura Lambda); il paradigma Map-Reduce; Hadoop e HDFS (Hadoop Distributed File Systems); Apache Spark.
- Casi di studio sull’applicazione delle tecniche e degli strumenti di Big Data management.
Parte 2: Cybersecurity
- Introduzione alla sicurezza dei cyber-sistemi: algoritmi di encryption simmetrici e asimmetrici, funzioni di hash e firme digitali. Autenticazione, confidenzialità ed integrità dei dati.
- Richiami sulle reti di telecomunicazioni: architetture e tecnologie di rete, reti geografiche, reti locali, reti di sensori e sistemi Internet of Things (IoT). Accenni alla sicurezza dei nodi nelle reti Bluetooth, Wi-Fi e LTE: raccolta dei dati di autenticazione.
- Sicurezza dei nodi e dei dispositivi utente: malware, trojan e virus.
- Problematiche di sicurezza a livello applicativo: protocolli di comunicazione client-server; servizi web; servizi in cloud; sistemi di messaggistica e posta elettronica.
- Casi di studio reali su problematiche di Cybersecurity e relative soluzioni.