Smart Cities, opportunità e rischi tra sicurezza urbana e sicurezza nazionale

Abstract

Il ventunesimo secolo è iniziato con un forte cambio di passo nella produzione e nel trattamento dei dati. I nuovi mezzi tecnologici hanno permesso scambi e contatti fino a poco prima inimmaginabili. Questa trasformazione, tuttavia, non è stata omogenea ma ha avuto uno sviluppo tecnologico e scientifico molto veloce, un recepimento di governi e legislazioni più lento e un adattamento della popolazione ancora più statico.

In sostanza, siamo stati inondati di tecnologia che non tutti possono permettersi o sanno usare. In questo quadro si sviluppano le progettazioni delle futuristiche Smart Cities che, tuttavia, nella loro lungimiranza progettuale, si inseriscono in un macrosistema che potrebbe non essere del tutto pronto ad accoglierle.

In quest’ottica, si evidenziano molte opportunità e altrettanti rischi per quanto riguarda la Sicurezza Urbana e la Sicurezza Nazionale.

In questo articolo, senza presunzione di affrontare con completezza un insieme di temi estremamente complesso, si cerca di creare un filo conduttore che riassuma come siamo arrivati a questo sviluppo eterogeno nella gestione dei dati e delle informazioni, cosa sia una Smart City, come si si ponga in un’ottica di utilizzo e sfruttamento dei dati e come si collochino Sicurezza Urbana e Sicurezza Nazionale.

In conclusione, viene affrontata la spinosa questione della protezione e dei dati e delle reti, ponendo un accento sull’assenza di percezione del rischio informatico da parte dell’utente medio. Le sfide che ci attendono sono molte e vanno affrontate come Sistema e non come singolo Ente Locale. Solo in questo modo potremo creare delle Smart City inserite in un sistema altrettanto Smart.

 

The 21st century started with a great change in the production and processing of data. The new technological instruments permitted trades and contacts that were inconceivable until recently. This transformation, however, has not been homogeneous as its technological and scientific development has been very fast but its governmental and legislative implementation has been really slow and the population adaptability even more static.

Essentially, we have been inundated with technology that not everyone can afford or knows how to use. This context includes the future Smart Cities planning which, nonetheless, due to its long-term duration, is part of a macro-system that may not be quite ready to welcome it.

With this in mind, we can point out many opportunities and risks relating to urban and national security.

Without claiming to be complete in addressing such a complex set of factors, in this paper we try to create a common theme that summarizes the reasons of this heterogeneity in processing data and information, what a Smart City is, how we can use its data and where urban and national security stand in this framework.

In conclusion, we also address the thorny issue of data and network protection, highlighting the lack in perceiving cyber risk in average users. There are many challenges ahead and they must be faced as a System, not as single local authorities. This is the only way we can create Smart Cities in a similar Smart System.

 

Sommario

1. Introduzione

2. Il mutamento nella ricerca delle informazioni: dai data ai big data

3. Smart City: l’uso dei dati dei cittadini per i cittadini

4. La sicurezza urbana nelle Smart Cities

5. La protezione dei dati e delle reti: la questione fondamentale

6. Conclusioni

 

Summary

1. Introduction

2. The change in information seeking: from Data to Big Data

3. Smart city: citizens’ data utilization for citizens

4. Urban security in Smart Cities

5. The protection of data and networks: the fundamental issue

6. Conclusions

 

 

1. Introduzione

È la notte tra il 15 e il 16 novembre 2018, ci troviamo in un Hotel di Venezia. Sono le 3.45 e portiere del turno di notte sente un rumore provenire dalla zona bar della struttura. Avvicinandosi per controllare, il portiere si rende conto che un uomo ha appena sfondato una porta secondaria dell’albergo e si accinge a prendere la cassa del bar ma, vedendosi scoperto, fugge dalla stessa porta dalla quale era entrato.

La fuga, tuttavia, dura molto poco in quanto una pattuglia della Polizia di Stato di passaggio lo ferma immediatamente iniziando le procedure di polizia giudiziaria.

Quella pattuglia non era lì per caso ma era stata appositamente inviata dalla Questura in quanto un software di Polizia Predittiva[1], di nome X-LAW[2], aveva previsto, con due ore di anticipo, che, tra le 3 e le 4, quella notte, in quella zona si sarebbe compiuto un reato predatorio ai danni di un esercizio commerciale. I software di Polizia Predittiva rappresentano la punta dell’iceberg di un nuovo modello di Sicurezza Urbana e più in generale un nuovo modello di città, comunemente dette Smart City.

Ma cosa significa Smart City e perché questa trasformazione da “città classica” a Smart City sta avvenendo proprio adesso? Quali sono le opportunità e le sfide che ci pone, come individui e come Stato?

 

2. Il mutamento nella ricerca delle informazioni: dai data ai big data

Da quando l’essere umano calca questa terra, uno dei maggiori problemi con cui si è confrontato è l’asimmetria informativa[3]. Che si intenda nella sua accezione economica ed accademica più classica o in senso lato più socio-politico, come in questo caso, l’essere umano lungo tutta la sua storia ha fatto della ricerca e del possesso di informazioni una sua costante. Possedere l’informazione, oltre a saperla decifrare, ha sempre rappresentato la chiave per decidere correttamente e sopravvivere. Nella società post-industriale occidentale, questa ancestrale necessità di essere informati ha sviluppato delle forme sempre più complesse, slegandosi dall’iniziale tema della sopravvivenza e ramificandosi in molti altri diversi modi, dai più illuminati come la ricerca scientifica ai più inutili, come rallentare in auto per guardare i resti di un incidente stradale.

Questa sfida perpetua con l’informazione, ovviamente, non è sempre stata prerogativa dell’individuo ma, con lo sviluppo di gruppi sociali sempre più complessi, anche quest’ultimi hanno necessitato di possedere informazioni per decidere. Il progressivo spostamento della popolazione nei centri urbani ha fatto delle città uno dei principali luoghi per la raccolta di informazioni da parte dello Stato, uno dei gruppi sociali più moderni e complessi.

Che si tratti di raccolta di informazioni ai fini investigativi o per attività di intelligence, il tessuto urbano rappresenta uno dei principali “terreni di caccia” per gli Stati, i quali investono ingenti risorse nella raccolta di informazioni e nella riduzione, sempre in senso lato, dell’asimmetria informativa.

Sperando nell’indulgenza di storici e investigatori esperti, immaginiamo, per un attimo, di essere a Milano nei primi anni del 1900 e immergiamoci nei panni di un ufficiale del Corpo delle Guardie di Città al quale è stato dato il compito di mappare le zone più insicure della città e proporre un piano di messa in sicurezza.

Da ufficiale appena giunto in città, non abbiamo una conoscenza di prima mano sull’insicurezza urbana e, per la ricerca di informazioni, dobbiamo attingere in parte da piccole particelle di informazione, ovvero i dati. Questi dati, fondamentalmente neutri, possono essere basilari mappature della città, più dettagliati come rapporti e denunce di furti o aggregati di dati più complessi come racconti. In ogni caso il processo preliminare mi richiederà principalmente tre capacità, ovvero, ricerca o produzione dei dati, unione e trasformazione dei dati in informazioni, analisi e trasformazione delle informazioni in conoscenza. Banalmente, ad esempio, apprendere le serie storiche dei luoghi di eventuali reati violenti, delimitare i luoghi con più reati per restringerli ad alcune zone della città e confrontare i risultati con agenti più esperti o con abitanti della città.

Sbagliare o avere una bassa abilità anche in una sola di queste tre capacità significa invalidare l’intero processo.

Restituendo la divisa all’ufficiale novecentesco, possiamo vedere come, nel secolo seguente, la progressione del metodo di raccolta e analisi dell’informazione abbia affinato scientificamente la tecnica, si sia dotato di nuovi metodi di raccolta dei dati e di nuovi expertise investigativi ma abbia mantenuto fino ai primi anni 2000 una costante. La diffusione di tecnologie come automobili, telefoni o radio ha aumentato le possibilità di raccolta dati e informazioni ma in modo qualitativo e solo di poco quantitativo. L’investigatore di fine anni ‘90, concettualmente, aveva a disposizione più strumenti del suo omologo dei primi del ‘900 ma esattamente come quest’ultimo doveva contare sempre sulla sua capacità di raccolta dati, trasformazione in informazioni e quindi in conoscenza.

La quantità di dati da processare era sicuramente diversa ma non in modo esponenziale e il fattore umano era comunque ancora basilare per la raccolta di informazioni.

Nei primi 20 anni del XXI secolo accade qualcosa di fortemente trasformativo nei paesi ricchi. Inizia la trasformazione digitale della società, un processo veloce, caotico, incosciente e prevalentemente incontrollato. I telefoni mobili iniziano a spopolare creando un traffico telefonico molto maggiore di quanto ci fosse mai stato, facendo fiorire aziende di telefonia mobile che da decenni si danno guerra commerciale a chi offre il maggior traffico al minor prezzo. Alla mole dei dati telefonici si è aggiunta progressivamente la distribuzione capillare di internet con l’ulteriore quantità esponenziale di dati da cui attingere. Mentre la maggior parte della società si sta ancora adattando a non fare click sulle e-mail di phishing[4] o sulle finestre nel telefono che li avvisano di aver vinto un i-Phone, gran parte dei dati prodotti da questi utenti vengono raccolti e processati in maniera automatica da software e intelligenze artificiali. È l’era dei Big Data[5].

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[1]I software di Polizia Predittiva sono strumenti informatici che riescono a creare una predizione su dove e quando si consumerà un crimine tramite l’analisi statistica continua di dati come: dati sul traffico; dati meteo; dati sull’uso dei trasporti pubblici; dati sulle auto in nei parcheggi e in sosta; dati su utenze di luce, acqua, gas; dati di telefonia mobile resi anonimi; dati raccolti attraverso soluzioni di videocamere intelligenti; dati di polizia locale; dati dei social media; dati da applicazioni nelle mani dei cittadini; dati su tipologia e collocazione di “obiettivi sensibili”, “facilitatori” o “protettori” di disordine e di criminalità e dati su variabili socio-demografiche nelle aree della città.

[2] https://www.xlaw.it/presentazione/

[3] Secondo l’enciclopedia Treccani, l’asimmetria informativa è una ondizione che si verifica nel mercato quando uno o più operatori dispongono di informazioni più precise di altri. In generale, interferisce con il buon funzionamento dei mercati, portando a situazioni di sottoutilizzazione delle risorse disponibili. L’a. i., infatti, può indurre l’operatore meglio informato a comportamenti opportunistici.

[4] Il phishing è una tecnica per sottrarre ad un utente, in maniera fraudolenta, informazioni di accesso a un sistema informatico. Consiste nel contattare un utente fingendosi una terza persona o ente e chiedendo esplicitamente dati di accesso o inviando messaggi in cui si chiede di inserire tali dati di accesso tramite un collegamento che riproduce la vera pagina di accesso. Se il messaggio non è inviato a un numero di utenti generico ma è indirizzato a una particolare persona per un particolare tentativo di accesso, allora si tratta di spear phishing. Per approfondimenti si consiglia: HADNAY C. Human Hacking, Apogeo 2018.

[5] Per Big Data si intende la raccolta di dati con volumi significativamente importanti tali da rendere impossibile processarli senza l’ausilio di sistemi informatici e statistici.