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IL RAPPORTO TRA ANONImATO ONLINe e SICuRezzA

Tuttavia, questi approcci presentano limiti evidenti in termini di efficacia e
tempestività, rendendo sempre più complesso il contrasto alle attività criminali che
sfruttano questi canali di comunicazione.
L’evoluzione delle app di messaggistica e dei social network pone dunque
interrogativi spinosi sul bilanciamento tra diritto alla privacy e esigenze di sicu-
rezza pubblica, chiamando in causa tanto i legislatori quanto i fornitori di servizi.
La sfida, tutt’altro che semplice, è quella di trovare un punto di equilibrio che
garantisca la tutela dei diritti individuali senza compromettere la capacità delle
autorità di perseguire efficacemente i reati, in un contesto tecnologico in costante
e rapida evoluzione.

3.1. Sistemi di monitoraggio continuo e analisi avanzata nel contesto della sicurezza
Le attività di investigazione, sia tradizionali che cyber-oriented, costituisco-
no un pilastro fondamentale nelle strategie di contrasto alle attività criminali
transnazionali. Tuttavia, la proliferazione massiva di piattaforme social e applica-
zioni di messaggistica istantanea ha reso insufficiente l’esclusivo affidamento su
metodologie investigative convenzionali.
In questo contesto, diviene imperativo lo sviluppo parallelo di sistemi auto-
matizzati di monitoraggio avanzato, conformi al Regolamento Generale sulla
Protezione dei Dati (GDPR) e alle normative nazionali sulla privacy. Tali sistemi
fungono da supporto critico alle attività investigative e di prevenzione, operando
un’analisi selettiva nell’ingente volume di traffico dati per identificare informazioni
penalmente rilevanti che richiedono ulteriore scrutinio, nel pieno rispetto dei prin-
cipi di necessità e proporzionalità sanciti dalla giurisprudenza costituzionale.

3.2. Paradigmi di Detection e Analisi
Si possono delineare diverse categorie di modelli per la detection di informa-
zioni critiche, ciascuna con peculiarità specifiche ma potenzialmente integrabili
in un framework olistico per massimizzare efficienza ed efficacia operativa.

3.2.1. Analisi delle Reti Sociali - profiling di entità ad alto rischio
La Social Network Analysis (SNA) implementa algoritmi avanzati per
modellare la struttura e l’evoluzione dinamica di network interpersonali, con
l’obiettivo di rivelare connessioni latenti e pattern comportamentali non imme-
diatamente evidenti.
Questa metodologia si focalizza sull’identificazione di edge (collegamenti)
critici tra nodi (entità), evidenziando hub informativi di rilevanza strategica.

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