Continuum di calcolo sicuro (IoT, Edge, Cloud, Spazi dati)

Risultato atteso:

Le proposte dovrebbero contribuire a uno o più dei seguenti aspetti:

• Maggiore resilienza contro le minacce informatiche distribuite e gli attacchi avversari che prendono di mira i sistemi interconnessi, preservando al contempo la privacy dei dati in ambienti altamente dinamici ed eterogenei;
• Soluzioni di sicurezza su misura per sistemi di calcolo distribuiti, inclusi ad esempio ambienti IoT ed edge computing, che integrano meccanismi di protezione della privacy;
• Migliorata interoperabilità delle misure di sicurezza e sicurezza cross-layer, inclusa la compatibilità delle tecnologie di miglioramento della privacy attraverso diversi livelli del continuum di calcolo e degli spazi dati, e tra fornitori nel continuum multi-provider edge cloud.

Ambito:

Questo argomento mira a far progredire la sicurezza attraverso l'intero continuum di calcolo, che comprende dispositivi IoT, edge computing, infrastrutture cloud, ambienti di calcolo AI e spazi dati. Le proposte dovrebbero affrontare sfide critiche come garantire l'integrità dei dati in ambienti altamente distribuiti e dinamici, implementare robuste architetture zero-trust per proteggere sistemi interconnessi ed eterogenei e consentire una protezione completa per dati e processi sensibili. La privacy dovrebbe essere considerata un elemento centrale di questi approcci, garantendo che la riservatezza dei dati sia preservata durante tutto il suo ciclo di vita, in conformità con i quadri di protezione dei dati pertinenti, come il GDPR. Le soluzioni dovrebbero fornire miglioramenti di sicurezza tangibili e misurabili su tutti i livelli del continuum, dando priorità a scalabilità, interoperabilità, affidabilità, sicurezza e resilienza contro le minacce emergenti.

Le proposte dovrebbero affrontare uno o più dei seguenti aspetti:

• Sviluppare soluzioni di sicurezza avanzate dall'edge al cloud. Ad esempio, indagare tecniche crittografiche leggere, anche in combinazione o basate sulla crittografia post-quantistica, incorporate in architetture zero-trust e modelli di sicurezza decentralizzati per garantire una protezione end-to-end dall'edge al cloud, mantenendo la privacy durante la trasmissione e l'elaborazione dei dati.
• Migliorare l'interoperabilità delle misure di sicurezza tra i diversi livelli di calcolo. Esplorare protocolli di sicurezza, soluzioni di gestione delle identità e degli accessi e meccanismi di autenticazione cross-domain per integrare senza soluzione di continuità i controlli di sicurezza in diversi ecosistemi di calcolo, inclusi protocolli di protezione della privacy che consentono lo scambio di dati sicuro e conforme.
• Sviluppare soluzioni di accelerazione PQC portatili e implementabili attraverso la co-progettazione sicura SW/HW per proteggere i dati utente e le attività di calcolo su piattaforme e applicazioni eterogenee in tutti i livelli del continuum.
• Migliorare la resilienza contro le minacce informatiche distribuite. Esplorare il rilevamento delle anomalie, incluso il rilevamento delle anomalie basato sull'IA, le tecniche di prevenzione delle intrusioni e i meccanismi di risposta automatizzata per contrastare le minacce emergenti che prendono di mira infrastrutture interconnesse e spazi dati, mantenendo la privacy attraverso tecniche come l'analisi federata, il calcolo multipartitico sicuro, la crittografia completamente omomorfica o altro.