Preparati all'esame di certificazione IAPP Certified Information Privacy Technologist (CIPT) con una guida di studio completa e mirata, basata sul programma di studi CIPT (v4.0, in vigore da settembre 2025).
La Guida di Studio CIPT organizza tutti gli argomenti nei cinque ambiti d'esame ufficiali: Il ruolo del Tecnologo della Privacy nell'organizzazione; Raccolta, utilizzo, diffusione e distruzione dei dati; Gestione del rischio per la privacy; Privacy by Design; e Ingegneria e governance della privacy, in modo da studiare esattamente ciò che l'esame valuta.
QUATTRO MODI DI STUDIARE
• Oltre 170 flashcard: basta toccarle per sfogliarle, classificate per ambito d'esame
• Oltre 120 domande a risposta multipla con spiegazioni dettagliate
• Gioco di abbinamento di termini: abbina oltre 110 termini chiave in round da cinque
• Glossario ricercabile di oltre 110 termini e oltre 40 modelli e metriche
ARGOMENTI TRATTATI
• Fondamenti e ruolo: FIPP, principi OCSE, concetti GDPR/CCPA, ruoli di governance dei dati (DPO, proprietario, steward, custode), modelli di rischio per la privacy (Nissenbaum, Calo, FAIR, NICE), etica dei dati e distorsioni nei processi decisionali automatizzati
• Modellazione delle minacce: tassonomia di Solove, LINDDUN, MITRE PANOPTIC, concetti di minaccia/vulnerabilità/attacco
• Ciclo di vita dei dati: minimizzazione, gestione del consenso, conservazione e distruzione sicura, rischio di aggregazione, segregazione del trattamento, rischi di web scraping
• PET e de-identificazione: Anonimizzazione, pseudonimizzazione, k-anonimato, l-diversità, t-vicinanza, privacy differenziale, crittografia omomorfica, calcolo multipartitico sicuro, prove a conoscenza zero, apprendimento federato, tokenizzazione, hashing e crittografia
• Tracciamento e sorveglianza: cookie, fingerprinting, adtech e offerte in tempo reale, dark pattern, biometria, tracciamento della posizione, IoT, monitoraggio del luogo di lavoro
• Privacy by design: i 7 principi di Cavoukian, articolo 25 del GDPR, UX a tutela della privacy, progettazione sensibile ai valori, test di usabilità
• Ingegneria e governance della privacy: obiettivi di ingegneria della privacy del NIST, integrazione SDLC, DPIA, diagrammi di flusso dei dati, inventario dei dati, RoPA, ISO/IEC 27701, framework sulla privacy del NIST, rischi per la privacy dell'IA/ML (inversione del modello, inferenza di appartenenza, LLM)
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