Cybercrime e intelligenza artificiale: la Polizia Postale si riunisce a Catania per le sfide digitali
Il 14 maggio il Museo Diocesano di Catania ha ospitato la conferenza di servizio dei dirigenti dei Centri Operativi per la Sicurezza Cibernetica della Polizia Postale di tutta Italia. Al centro dei lavori: cybercrime, intelligenza artificiale nelle indagini e protezione delle infrastrutture digitali strategiche del Paese.
La conferenza è stata presieduta dal Prefetto Luigi Rinella, Direttore Centrale per la Polizia Scientifica e la Sicurezza Cibernetica, e dal dott. Ivano Gabrielli, Direttore del Servizio Polizia Postale e per la Sicurezza Cibernetica. Il Questore di Catania Giuseppe Bellassai ha portato il saluto di benvenuto. I dirigenti hanno affrontato temi strategici legati al coordinamento delle investigazioni nel contrasto alla cybercriminalità, all’impiego di nuovi strumenti investigativi ad alto contenuto tecnologico e alla programmazione delle attività formative specialistiche, in uno scenario di minacce sempre più ibride e in continua evoluzione.
I progetti con Poste Italiane e il contrasto alle frodi
Nel corso della conferenza sono stati approfonditi i progetti sviluppati dalla Specialità in collaborazione con Poste Italiane, finalizzati al rafforzamento della prevenzione e del contrasto alle frodi informatiche, alla tutela delle infrastrutture digitali di interesse nazionale e alla protezione del patrimonio informativo dei principali operatori strategici del Paese. Attenzione particolare è stata dedicata alla collaborazione tra la struttura Cyber Security Prevenzione Frodi e il CNAIPIC per il contrasto alle truffe in ambito e-commerce e alla clonazione delle carte PostePay.
L’intelligenza artificiale nelle indagini
La conferenza ha affrontato anche i futuri sviluppi legati all’impiego dell’intelligenza artificiale nei processi di prevenzione e contrasto alle frodi informatiche. Attraverso soluzioni di analisi dei dati, l’IA potrà supportare le attività investigative riducendo i tempi di elaborazione, unendo dati distribuiti nello spazio e nel tempo e individuando schemi ricorrenti e correlazioni tra eventi diversi – un contributo concreto per ricostruire dinamiche seriali all’interno di volumi complessi di informazioni.
