Con il fenomeno della digitalizzazione, i dati personali sono divenuti nella società odierna una delle attività di produzione e di scambio maggiormente utilizzati, al punto da poter essere considerati un business. Grazie al progresso ed agli investimenti in ambito ICT, le organizzazioni hanno man mano compreso che i dati acquisiti ed elaborati sono fondamentali per indirizzare al meglio la propria attività.

Il bacino “naturale” di raccolta di dati personali ed informazioni è senza dubbio Internet: la rete, infatti, consente in un minuto di inviare all’incirca 44 milioni di messaggi, di effettuare 2,3 milioni di ricerche su Google, di generare 3 milioni di “mi piace”, 3 milioni di condivisioni su Facebook, ed effettuare 2,7 milioni di download da YouTube[1].

Se ci pensiamo, sono davvero tanti i dati personali che permettono ai grandi colossi ed alle aziende di acquisire molte informazioni sulle nostre abitudini, sui nostri gusti, su ciò che acquistiamo permettendo di creare un nostro profilo, rendendoci target su cui poter ricavare denaro. I nostri dati sono la vera ricchezza per queste organizzazioni, costituendo quella che può essere definita economia digitale.

dati personali

In questo grande processo si introducono nuove sfide: la centralità del dato personale e delle informazioni come bene economico e la tutela dello stesso come principio relativo ai diritti fondamentali delle persone. Il dato personale, oggi definito il bene più prezioso, è divenuto però anche cibo quotidiano degli hacker.

 

Big data analytics: come i nostri danti vengono acquisiti

Nel 2006, Clive Humby[2] coniò uno slogan rivelatosi, col tempo, sempre più aderente alla realtà: “I dati sono il nuovo petrolio”. Nel XXI secolo le tecnologie, le innovazioni, le connessioni sono in grado di portare avanti il maggior business e creare nuove opportunità economiche, creando nuove figure professionali.

La tecnologia o disciplina, posta a fondamento dell’acquisizione dei dati, è la Big Data Analytics. Fornire una definizione univoca non è semplice. Si tratta di un processo in grado di raccogliere, analizzare ed elaborare una grande mole di dati “grezzi” per ottenere informazioni raffinate ed utili ad un determinato mercato.

L’industria dei Big Data Analytics permette di accelerare la trasformazione digitale, migliorare la qualità dei dati per creare valore alle aziende, gestire i dati in conformità con le normative, disporre di strumenti per coinvolgere ogni ruolo professionale, guidare le decisioni data-driven.

 

Quanto valgono i dati personali

Attribuire valore ai dati personali non è così semplice come si crede.. È necessario tener conto di alcuni fattori:

  • Volume: quantità non è sinonimo di qualità, difatti, avere a disposizione tante informazioni non significa che esse siano qualitativamente buone. È importante saper scindere le informazioni che possono apportare vantaggio da quelle prive di valore aggiunto;
  • Velocità: le attività di raccolta, trasferimento ed elaborazione dei dati personali è costantemente in progress. In tal modo i dati diventano obsoleti in poco tempo;
  • Varietà: i dati personali possono essere salvati su supporti digitali o cartacei e la fonte di provenienza può essere la più disparata;
  • Veridicità: non sempre i dati personali acquisiti sono fondati e veritieri. È necessario effettuare un’attenta analisi del dato grezzo e se possibile mixarlo con altri dati personali, così da avere un’informazione attendibile.

Con i dati acquisiti possono essere effettuate diverse analisi, in base al settore in cui questi devono essere utilizzati:

  • Analisi descrittiva: utilizzata nella stragrande maggioranza da aziende per tenere traccia degli indicatori chiave di prestazione (KPI);
  • Analisi diagnostica: mira ad individuare le cause che hanno determinato un evento, scavando a fondo;
  • Analisi predittiva: ha come scopo la previsione di eventi futuri. Questo tipo di analisi supporta le aziende in decisioni critiche inerenti la valutazione del rischio, previsioni di vendita, segmentazione dei clienti, pianificazione di campagne promozionali;
  • Analisi prescrittiva: combinando le analisi precedentemente svolte è possibile determinare il raggio di azione da intraprendere per la risoluzione di un problema o l’assunzione di una decisione.

Quindi, riepilogando i Big Data – che possono includere anche i nostri dati personali – possono migliorare i processi aziendali, offrire prodotti e servizi innovativi, permettere una conoscenza dettagliata dei consumatori consentendo una customizzazione del prodotto offerto. Ma siamo sicuri che siano solo vantaggi?

 

Il furto di dati

Tutto quello che facciamo online – navigazione sui siti web, archiviazione in cloud e tanto altro – e offline è un dato, una piccola parte di noi che cediamo, senza piena consapevolezza, a soggetti terzi, il più delle volte a noi sconosciuti.

Ovviamente, tale aspetto è ben noto ai cyber criminali che, per poter rubare i dati per poi rivenderli, affinano sempre di più le tecniche di attacco: il più tradizionale è il phishing passando per il ransomware (tipologia di attacco attualmente più in voga. Lo rileva la Relazione annuale 2021 del Garante Privacy).

Stando ad alcuni dati, nel primo semestre del 2021 si è registrato un incremento del 18% di dati personali venduti nel dark web, luogo ove è possibile trovare il maggior numero di informazioni ottenute tramite frodi informatiche[3].

Qual è il guadagno ottenuto dai cyber criminali a seguito del furto e della vendita dei nostri dati online?

Le informazioni sottratte e immesse nel dark web vengono organizzate in pacchetti contenenti migliaia di credenziali e rivenduti a prezzi molto bassi, a volte anche meno di 50 euro. Infatti, i profitti degli hacker derivano dall’attacco ransomware che inducono la vittima a pagare il riscatto in cambio della disponibilità del dato e la sua non divulgazione. Potremmo dire che il dark web è una sorta di mercatino “dell’usato”.

Ci sono casi in cui i cyber criminali, giocando a nascondino, rubano i nostri dati attraverso app, sondaggi e presunti premi.

Un caso significativo di profilazione di massa riguarda il caso di Cambridge Analytica.

Il caso in esame ha permesso di comprendere come attraverso semplici tecniche di social engineering è possibile stilare profili relativi agli utenti. Attraverso Facebook venivano somministrate delle domande dalle quali si poteva dedurre anche l’appartenenza politica. Naturalmente non erano sondaggi così innocui.. Tali dati sono serviti a Trump per la sua campagna elettorale.

Lo scandalo ha permesso di riflettere sull’utilizzo improprio, illecito ed illegittimo dei nostri dati personali e delle informazioni, per il raggiungimento di finalità occulte.

Conclusione

I dati personali rappresentano una ricchezza inestimabile.

È doveroso sottolineare come attraverso lo studio dei Big Data è possibile implementare efficaci soluzioni cybersecurity in base alle esigenze del business e quindi come è possibile creare e rafforzare policy e linee guida da adottare nei diversi settori.

I Big Data Analytics, in una visione predittiva, permettono di:

  • Scoprire pattern di attività sospette come il phishing;
  • Individuare opportunità di data cleaning, ovvero garantire una certa affidabilità dei dati attraverso una “filtraggio” dei dataset;
  • Rafforzare le misure di sicurezza;
  • Pianificare strategie di cyber difesa.

L’awareness su tali tematiche, quindi, sull’importanza ed il valore dei dati personali e delle informazioni costituisce il primo passo per evitare incidenti di sicurezza, potendo essere tutti bersagli di hacker e cyber criminali. Per raggiungere un buon grado di consapevolezza, inutile dirlo, è necessaria una formazione costante.

 

[1] Indagine conoscitiva sui big data, https://www.agcm.it/dotcmsdoc/allegati-news/IC_Big%20data_imp.pdf

[2] https://forbes.it/2021/04/29/data-center-italiano-punta-impatto-zero/

[3] https://www.bitmat.it/blog/sicurezza/dati-personali-rubati-563-rispetto-al-2020/

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