Caratteristiche innovative nell'acquisizione di dati di informatica forense in ambienti virtuali

Come risposta positiva alle richieste provenienti dal mondo dei giuristi, spesso troppo distante da quello scientifico, si vuole sviluppare un sistema solido dal punto di vista tecnico e chiaro dal punto di vista giurico finalizzato ad migliore ricerca della verità. L’obiettivo ci si prefigge è quello di creare uno strumento versatile e di facile utilizzo da mettere a disposizione dell’A.G. ed eventualmente della P.G. operante finalizzato a consentire il proseguo dell’attività d’indagine in tempi molto rapidi e con un notevole contenimento dei costi di giustizia rispetto ad una normale CTU. La progetto verterà su analisi informatiche forensi di supporti digitali inerenti vari tipi di procedimento per cui si dovrebbe richiedere una CTU o una perizia. La sperimentazione scientifica prevede un sistema di partecipazione diretta della P.G. e della A.G. all’analisi informatica rendendo disponibile, sottoforma di macchina virtuale, il contenuto dei supporti sequestrati in modo che possa essere visionato alla pari del supporto originale. In questo modo il CT diventa una mera guida per la PG e l’AG nell’ambito dell’indagine informatica forense che accompagna il giudice e le parti alla migliore comprensione delle informazioni richieste dal quesito. Le fasi chiave della sperimentazione sono: • la ripetibilità delle operazioni svolte • dettare delle chiare linee guida per la catena di custodia dalla presa in carico dei supporti • i metodi di conservazione e trasmissione dei dati tali da poter garantire integrità e riservatezza degli stessi • tempi e costi ridotti rispetto alle normali CTU/perizie • visualizzazione diretta dei contenuti dei supporti analizzati delle Parti e del Giudice circoscritte alle informazioni utili ai fini di giustizia

Reti di partecipazione fra società di capitale in Italia: presenza di topologie caratterizzate da distribuzioni power law

Quando la probabilità di misurare un particolare valore di una certa quantità varia inversamente come potenza di tale valore, il quantitativo è detto come seguente una power-law, conosciuta anche come legge di Zipf o distribuzione di Pareto. Obiettivo di questa tesi sarà principalmente quello di verificare se il campione esteso di imprese segue la power-law (e se sì, in che limiti). A tale fine si configureranno i dati in un formato di rete monomodale, della quale si studieranno alcune macro-proprietà di struttura a livllo complessivo e con riferimento alle componenti (i singoli subnet distinti) di maggior dimensione. Successivamente si compiranno alcuni approfondimenti sulla struttura fine di alcuni subnet, essenzialmente rivolti ad evidenziare la potenza di unapproccio network-based, anche al fine di rivelare rilevanti proprietà nascoste del sistema economico soggiacente, sempre, ovviamente, nei limiti della modellizzazione adottata. In sintesi, ciò che questo lavoro intende ottenere è lo sviluppo di un approccio alternativo al trattamento dei big data a componente relazionale intrinseca (in questo caso le partecipazioni di capitale), verso la loro conversione in "big knowledge": da un insieme di dati cognitivamente inaccessibili, attraverso la strutturazione dell'informazione in modalità di rete, giungere ad una conoscenza sufficientemente chiara e giustificata.

Polymer surfaces on small length- and short time-scales

The behaviour of a polymer depends strongly on the length- and time scale as well as on the temperature rnat which it is probed. In this work, I describe investigations of polymer surfaces using scanning probe rnmicroscopy with heatable probes. With these probes, surfaces can be heated within seconds down to rnmicroseconds. I introduce experiments for the local and fast determination of glass transition and melting rntemperatures. I developed a method which allows the determination of glass transition and melting rntemperatures on films with thicknesses below 100 nm: A background measurement on the substrate was rnperformed. The resulting curve was subtracted from the measurement on the polymer film. The rndifferential measurement on polystyrene films with thicknesses between 35 nm and 160 nm showed rncharacteristic signals at 95 ± 1 °C, in accordance with the glass transition of polystyrene. Pressing heated rnprobes into polymer films causes plastic deformation. Nanometer sized deformations are currently rninvestigated in novel concepts for high density data storage. A suitable medium for such a storage system rnhas to be easily indentable on one hand, but on the other hand it also has to be very stable towards rnsurface induced wear. For developing such a medium I investigated a new approach: A comparably soft rnmaterial, namely polystyrene, was protected with a thin but very hard layer made of plasma polymerized rnnorbornene. The resulting bilayered media were tested for surface stability and deformability. I showed rnthat the bilayered material combines the deformability of polystyrene with the surface stability of the rnplasma polymer, and that the material therefore is a very good storage medium. In addition we rninvestigated the glass transition temperature of polystyrene at timescales of 10 µs and found it to be rnapprox. 220 °C. The increase of this characteristic temperature of the polymer results from the short time rnat which the polymer was probed and reflects the well-known time-temperature superposition principle. rnHeatable probes were also used for the characterization of silverazide filled nanocapsules. The use of rnheatable probes allowed determining the decomposition temperature of the capsules from few rnnanograms of material. The measured decomposition temperatures ranged from 180 °C to 225 °C, in rnaccordance with literature values. The investigation of small amounts of sample was necessary due to the rnlimited availability of the material. Furthermore, investigating larger amounts of the capsules using rnconventional thermal gravimetric analysis could lead to contamination or even damage of the instrument. rnBesides the analysis of material parameters I used the heatable probes for the local thermal rndecomposition of pentacene precursor material in order to form nanoscale conductive structures. Here, rnthe thickness of the precursor layer was important for complete thermal decomposition. rnAnother aspect of my work was the investigation of redox active polymers - Poly-10-(4-vinylbenzyl)-10H-rnphenothiazine (PVBPT)- for data storage. Data is stored by changing the local conductivity of the material rnby applying a voltage between tip and surface. The generated structures were stable for more than 16 h. It rnwas shown that the presence of water is essential for succesfull patterning.

Analisi di tecniche per l'estrazione di informazioni da documenti testuali e non strutturati

Obiettivo di questa tesi dal titolo “Analisi di tecniche per l’estrazione di informazioni da documenti testuali e non strutturati” è quello di mostrare tecniche e metodologie informatiche che permettano di ricavare informazioni e conoscenza da dati in formato testuale. Gli argomenti trattati includono l'analisi di software per l'estrazione di informazioni, il web semantico, l'importanza dei dati e in particolare i Big Data, Open Data e Linked Data. Si parlerà inoltre di data mining e text mining.

Field-free control of magnetism in nanostructured materials probed with high resolution X-ray microscopy

Magnetic memories are a backbone of today's digital data storage technology, where the digital information is stored as the magnetic configuration of nanostructured ferromagnetic bits. Currently, the writing of the digital information on the magnetic memory is carried out with the help of magnetic fields. This approach, while viable, is not optimal due to its intrinsically high energy consumption and relatively poor scalability. For this reason, the research for different mechanisms that can be used to manipulate the magnetic configuration of a material is of interest. In this thesis, the control of the magnetization of different nanostructured materials with field-free mechanisms is investigated. The magnetic configuration of these nanostructured materials was imaged directly with high resolution x-ray magnetic microscopy. rnFirst of all, the control of the magnetic configuration of nanostructured ferromagnetic Heusler compounds by fabricating nanostructures with different geometries was analyzed. Here, it was observed that the magnetic configuration of the nanostructured elements is given by the competition of magneto-crystalline and shape anisotropy. By fabricating elements with different geometries, we could alter the point where these two effects equilibrate, allowing for the possibility to tailor the magnetic configuration of these nanostructured elements to the required necessities.rnThen, the control of the magnetic configuration of Ni nanostructures fabricated on top of a piezoelectric material with the magneto-elastic effect (i.e. by applying a piezoelectric strain to the Ni nanostructures) was investigated. Here, the magneto-elastic coupling effect gives rise to an additional anisotropy contribution, proportional to the strain applied to the magnetic material. For this system, a reproducible and reversible control of the magnetic configuration of the nanostructured Ni elements with the application of an electric field across the piezoelectric material was achieved.rnFinally, the control of the magnetic configuration of La0.7Sr0.3MnO3 (LSMO) nanostructures with spin-polarized currents was studied. Here, the spin-transfer torque effect was employed to achieve the displacement of magnetic domain walls in the LSMO nanostructures. A high spin-transfer torque efficiency was observed for LSMO at low temperatures, and a Joule-heating induced hopping of the magnetic domain walls was observed at room temperatures, allowing for the analysis of the energetics of the domain walls in LSMO.rnThe results presented in this thesis give thus an overview on the different field-free approaches that can be used to manipulate and tailor the magnetization configuration of a nanostructured material to the various technological requirements, opening up novel interesting possibilities for these materials.

Analisi e valutazione della piattaforma Spark

Negli ultimi anni i dati, la loro gestione e gli strumenti per la loro analisi hanno subito una trasformazione. Si è visto un notevole aumento dei dati raccolti dagli utenti, che si aggira tra il 40 e il 60 percento annuo, grazie ad applicazioni web, sensori, ecc.. Ciò ha fatto nascere il termine Big Data, con il quale ci si riferisce a dataset talmente grandi che non sono gestibili da sistemi tradizionali, come DBMS relazionali in esecuzione su una singola macchina. Infatti, quando la dimensione di un dataset supera pochi terabyte, si è obbligati ad utilizzare un sistema distribuito, in cui i dati sono partizionati su più macchine. Per gestire i Big Data sono state create tecnologie che riescono ad usare la potenza computazionale e la capacità di memorizzazione di un cluster, con un incremento prestazionale proporzionale al numero di macchine presenti sullo stesso. Il più utilizzato di questi sistemi è Hadoop, che offre un sistema per la memorizzazione e l’analisi distribuita dei dati. Grazie alla ridondanza dei dati ed a sofisticati algoritmi, Hadoop riesce a funzionare anche in caso di fallimento di uno o più macchine del cluster, in modo trasparente all’utente. Su Hadoop si possono eseguire diverse applicazioni, tra cui MapReduce, Hive e Apache Spark. É su quest’ultima applicazione, nata per il data processing, che è maggiormente incentrato il progetto di tesi. Un modulo di Spark, chiamato Spark SQL, verrà posto in confronto ad Hive nella velocità e nella flessibilità nell’eseguire interrogazioni su database memorizzati sul filesystem distribuito di Hadoop.

Progettazione e prototipazione di un sistema di Social Business Intelligence con Hadoop Impala

Il presente elaborato ha come oggetto l’analisi delle prestazioni e il porting di un sistema di SBI sulla distribuzione Hadoop di Cloudera. Nello specifico è stato fatto un porting dei dati del progetto WebPolEU. Successivamente si sono confrontate le prestazioni del query engine Impala con quelle di ElasticSearch che, diversamente da Oracle, sfrutta la stessa componente hardware (cluster).

Progettazione ed implementazione di un database per la gestione della mappa della connettivita urbana utilizzando tecnologie nosql

Nella tesi, inizialmente, viene introdotto il concetto di Big Data, descrivendo le caratteristiche principali, il loro utilizzo, la provenienza e le opportunità che possono apportare. Successivamente, si sono spiegati i motivi che hanno portato alla nascita del movimento NoSQL, come la necessità di dover gestire i Big Data pur mantenendo una struttura flessibile nel tempo. Inoltre, dopo un confronto con i sistemi tradizionali, si è passati al classificare questi DBMS in diverse famiglie, accennando ai concetti strutturali sulle quali si basano, per poi spiegare il funzionamento. In seguito è stato descritto il database MongoDB orientato ai documenti. Sono stati approfonditi i dettagli strutturali, i concetti sui quali si basa e gli obbiettivi che si pone, per poi andare ad analizzare nello specifico importanti funzioni, come le operazioni di inserimento e cancellazione, ma anche il modo di interrogare il database. Grazie alla sue caratteristiche che lo rendono molto performante, MonogDB, è stato utilizzato come supporto di base di dati per la realizzazione di un applicazione web che permette di mostrare la mappa della connettività urbana.

Sviluppo di un modello di costo per Spark Sql

La quantità di dati che vengono generati e immagazzinati sta aumentando sempre più grazie alle nuove tecnologie e al numero di utenti sempre maggiore. Questi dati, elaborati correttamente, permettono quindi di ottenere delle informazioni di valore strategico che aiutano nell’effettuare decisioni aziendali a qualsiasi livello, dalla produzione fino al marketing. Sono nati soprattutto negli ultimi anni numerosi framework proprietari e open source che permettono l'elaborazione di questi dati sfruttando un cluster. In particolare tra i più utilizzati e attivi in questo momento a livello open source troviamo Hadoop e Spark. Obiettivo di questa tesi è realizzare un modello di Spark per realizzare una funzione di costo che sia non solo implementabile all’interno dell’ottimizzatore di Spark SQL, ma anche per poter effettuare delle simulazioni di esecuzione di query su tale sistema. Si è quindi studiato nel dettaglio con ducumentazione e test il comportamento del sistema per realizzare un modello. I dati ottenuti sono infine stati confrontati con dati sperimentali ottenuti tramite l'utilizzo di un cluster. Con la presenza di tale modello non solo risulta possibile comprendere in maniera più approfondita il reale comportamento di Spark ma permette anche di programmare applicazioni più efficienti e progettare con maggiore precisione sistemi per la gestione dei dataset che sfruttino tali framework.

Tecniche Cloud Avanzate per Adaptive Hadoop Load Balancing tramite Sahara

Ogni giorno vengono generati grandi moli di dati attraverso sorgenti diverse. Questi dati, chiamati Big Data, sono attualmente oggetto di forte interesse nel settore IT (Information Technology). I processi digitalizzati, le interazioni sui social media, i sensori ed i sistemi mobili, che utilizziamo quotidianamente, sono solo un piccolo sottoinsieme di tutte le fonti che contribuiscono alla produzione di questi dati. Per poter analizzare ed estrarre informazioni da questi grandi volumi di dati, tante sono le tecnologie che sono state sviluppate. Molte di queste sfruttano approcci distribuiti e paralleli. Una delle tecnologie che ha avuto maggior successo nel processamento dei Big Data, e Apache Hadoop. Il Cloud Computing, in particolare le soluzioni che seguono il modello IaaS (Infrastructure as a Service), forniscono un valido strumento all'approvvigionamento di risorse in maniera semplice e veloce. Per questo motivo, in questa proposta, viene utilizzato OpenStack come piattaforma IaaS. Grazie all'integrazione delle tecnologie OpenStack e Hadoop, attraverso Sahara, si riesce a sfruttare le potenzialita offerte da un ambiente cloud per migliorare le prestazioni dell'elaborazione distribuita e parallela. Lo scopo di questo lavoro e ottenere una miglior distribuzione delle risorse utilizzate nel sistema cloud con obiettivi di load balancing. Per raggiungere questi obiettivi, si sono rese necessarie modifiche sia al framework Hadoop che al progetto Sahara.

A feasibility study for the provision of electronic healthcare tools and services in areas of Greece, Cyprus and Italy

Background Through this paper, we present the initial steps for the creation of an integrated platform for the provision of a series of eHealth tools and services to both citizens and travelers in isolated areas of thesoutheast Mediterranean, and on board ships travelling across it. The platform was created through an INTERREG IIIB ARCHIMED project called INTERMED. Methods The support of primary healthcare, home care and the continuous education of physicians are the three major issues that the proposed platform is trying to facilitate. The proposed system is based on state-of-the-art telemedicine systems and is able to provide the following healthcare services: i) Telecollaboration and teleconsultation services between remotely located healthcare providers, ii) telemedicine services in emergencies, iii) home telecare services for "at risk" citizens such as the elderly and patients with chronic diseases, and iv) eLearning services for the continuous training through seminars of both healthcare personnel (physicians, nurses etc) and persons supporting "at risk" citizens. These systems support data transmission over simple phone lines, internet connections, integrated services digital network/digital subscriber lines, satellite links, mobile networks (GPRS/3G), and wireless local area networks. The data corresponds, among others, to voice, vital biosignals, still medical images, video, and data used by eLearning applications. The proposed platform comprises several systems, each supporting different services. These were integrated using a common data storage and exchange scheme in order to achieve system interoperability in terms of software, language and national characteristics. Results The platform has been installed and evaluated in different rural and urban sites in Greece, Cyprus and Italy. The evaluation was mainly related to technical issues and user satisfaction. The selected sites are, among others, rural health centers, ambulances, homes of "at-risk" citizens, and a ferry. Conclusions The results proved the functionality and utilization of the platform in various rural places in Greece, Cyprus and Italy. However, further actions are needed to enable the local healthcare systems and the different population groups to be familiarized with, and use in their everyday lives, mature technological solutions for the provision of healthcare services.

SMARTDIAB: a communication and information technology approach for the intelligent monitoring, management and follow-up of type 1 diabetes patients

SMARTDIAB is a platform designed to support the monitoring, management, and treatment of patients with type 1 diabetes mellitus (T1DM), by combining state-of-the-art approaches in the fields of database (DB) technologies, communications, simulation algorithms, and data mining. SMARTDIAB consists mainly of two units: 1) the patient unit (PU); and 2) the patient management unit (PMU), which communicate with each other for data exchange. The PMU can be accessed by the PU through the internet using devices, such as PCs/laptops with direct internet access or mobile phones via a Wi-Fi/General Packet Radio Service access network. The PU consists of an insulin pump for subcutaneous insulin infusion to the patient and a continuous glucose measurement system. The aforementioned devices running a user-friendly application gather patient's related information and transmit it to the PMU. The PMU consists of a diabetes data management system (DDMS), a decision support system (DSS) that provides risk assessment for long-term diabetes complications, and an insulin infusion advisory system (IIAS), which reside on a Web server. The DDMS can be accessed from both medical personnel and patients, with appropriate security access rights and front-end interfaces. The DDMS, apart from being used for data storage/retrieval, provides also advanced tools for the intelligent processing of the patient's data, supporting the physician in decision making, regarding the patient's treatment. The IIAS is used to close the loop between the insulin pump and the continuous glucose monitoring system, by providing the pump with the appropriate insulin infusion rate in order to keep the patient's glucose levels within predefined limits. The pilot version of the SMARTDIAB has already been implemented, while the platform's evaluation in clinical environment is being in progress.

Privacy in the Post-NSA Era: Time for a Fundamental Revision?

Big Brother Watch and others have filed a complaint against the United Kingdom under the European Convention on Human Rights about a violation of Article 8, the right to privacy. It regards the NSA affair and UK-based surveillance activities operated by secret services. The question is whether it will be declared admissible and, if so, whether the European Court of Human Rights will find a violation. This article discusses three possible challenges for these types of complaints and analyses whether the current privacy paradigm is still adequate in view of the development known as Big Data.

Action Research and Learning Analytics in Higher Education

Teaching is a dynamic activity. It can be very effective, if its impact is constantly monitored and adjusted to the demands of changing social contexts and needs of learners. This implies that teachers need to be aware about teaching and learning processes. Moreover, they should constantly question their didactical methods and the learning resources, which they provide to their students. They should reflect if their actions are suitable, and they should regulate their teaching, e.g., by updating learning materials based on new knowledge about learners, or by motivating learners to engage in further learning activities. In the last years, a rising interest in ‘learning analytics’ is observable. This interest is motivated by the availability of massive amounts of educational data. Also, the continuously increasing processing power, and a strong motivation for discovering new information from these pools of educational data, is pushing further developments within the learning analytics research field. Learning analytics could be a method for reflective teaching practice that enables and guides teachers to investigate and evaluate their work in future learning scenarios. However, this potentially positive impact has not yet been sufficiently verified by learning analytics research. Another method that pursues these goals is ‘action research’. Learning analytics promises to initiate action research processes because it facilitates awareness, reflection and regulation of teaching activities analogous to action research. Therefore, this thesis joins both concepts, in order to improve the design of learning analytics tools. Central research question of this thesis are: What are the dimensions of learning analytics in relation to action research, which need to be considered when designing a learning analytics tool? How does a learning analytics dashboard impact the teachers of technology-enhanced university lectures regarding ‘awareness’, ‘reflection’ and ‘action’? Does it initiate action research? Which are central requirements for a learning analytics tool, which pursues such effects? This project followed design-based research principles, in order to answer these research questions. The main contributions are: a theoretical reference model that connects action research and learning analytics, the conceptualization and implementation of a learning analytics tool, a requirements catalogue for useful and usable learning analytics design based on evaluations, a tested procedure for impact analysis, and guidelines for the introduction of learning analytics into higher education.

Konzeption eines proaktiven Risikomanagements in Logistiknetzwerken

Logistiknetzwerke von Unternehmen wachsen sehr schnell und werden immer komplexer. Unternehmen wissen oft nicht, von welchen anderen Unternehmen sie abhängig sind und welche geschäftskritischen Risiken sich daraus für sie ergeben. Aus diesem Grund wird in diesem Artikel ein Konzept eines proaktiven Ri-sikomanagements in Logistiknetzwerken vorgestellt. Das Konzept basiert auf der Big Data Technologie und verwendet zur Identifikation von Risiken und zum Aufbau eines Logistiknetzwerkes neben internen Unternehmensdaten auch externe Daten, z. B. Social Media Plattformen oder andere Datenportale. Diese Daten werden ausgewertet und mit Risiken behaftete Beziehungen werden dem Bediener grafisch angezeigt. Zusätzlich dazu kann das System dem Benutzer mögliche Alternativen zur Vermeidung dieser Risiken aufzeigen und somit zur Entscheidungsunterstützung genutzt werden.