Implementare il Risk Assessment Operativo avanzato per Smart City Italiane: Analisi Granulare dei Flussi Dati IoT Urbani

Fondamenti del Risk Assessment Operativo nelle Smart City: Dal contesto IoT alla governance integrata

a) **Definizione operativa nel contesto IoT urbano**
Il risk assessment operativo per le smart city si distingue per la sua natura dinamica e multifattoriale: non si limita a identificare rischi tecnici, ma integra minacce digitali, fisiche, ambientali e sociali, riconoscendo che un singolo punto debole (es. sensore di traffico non aggiornabile) può compromettere interi servizi cittadini. Si basa su un approccio sistémico che segmenta i dati per criticità, ruolo (es. sorveglianza urbana vs. monitoraggio qualità dell’aria) e protocollo (MQTT per bassa latenza, CoAP per reti a basso consumo).
b) **Architettura di riferimento e integrazione governance-dati**
L’architettura richiede una governance dei dati integrata con la sicurezza fisica-digitale, dove ogni dispositivo IoT è un nodo interconnesso in un ecosistema gerarchico: edge (sensori), gateway locali, piattaforme cloud/edge, e sistemi di analisi. La segmentazione logica e fisica – VLAN dedicate, micro-segmentation, e politiche di accesso basate su ruoli – impedisce la propagazione laterale degli attacchi. La normativa italiana, in particolare il GDPR e il regolamento NIS2, impone che la raccolta e l’elaborazione dati siano governate da principi di minimizzazione, pseudonimizzazione e tracciabilità, fondamentali anche per il risk assessment operativo.
c) **Classificazione e catalogazione: il primo passo operativo**
La fase iniziale richiede un inventory automatizzato e granulare che identifica dispositivi per ruolo (traffico: sensori MQTT con crittografia TLS 1.3), protocollo, livello di accesso (pubblico, interno, amministrativo) e criticità operativa (alta: gestione incrociamenti; media: monitoraggio inquinamento; bassa: illuminazione smart). Strumenti come IoT-Asset-Inventory o Node-RED flow editor permettono di generare profili rischio basati su CVE storiche, patch status e configurazioni di sicurezza.

«Un sensore di traffico a Milano non è solo un dato: è un asset critico il cui compromesso può alterare la gestione della mobilità urbana in tempo reale» – Analisi Tier 2, punto 2.4

1. Criteri di categorizzazione: ruolo, protocollo, accesso
2. Procedura: inventario automatizzato con scan di rete + integrazione con Identity and Access Management (IAM) per assegnare profili di rischio dinamici
3. Profilo esempio: sensore MQTT “Traf-FLK-2024” – critico, accesso limitato, patch mancante da 6 mesi → classifica “Alta criticità”

Metodologia strutturata: Mappatura dei flussi dati IoT end-to-end con analisi di rischio quantitativo-qualitativo

a) **Identificazione fonti dati critiche e classificazione**
Come stabilito nel Tier 2, ogni dispositivo IoT urbano deve essere classificato non solo per tipo, ma anche per criticità operativa e sensitività dei dati. Esempio: i sensori di qualità dell’aria in Zone Industriali, con trasmissione via CoAP su reti segmentate, richiedono una valutazione di rischio differente rispetto ai semafori smart in Zone Residenziali.
b) **Mappatura completa del flusso dati**
La filiera va dal dispositivo edge (es. sensore di rumore) che raccoglie dati, passa attraverso gateway edge (edge computing locale per riduzione latenza), piattaforme di aggregazione centralizzate (cloud IoT con crittografia TLS 1.3 end-to-end), fino a database centrali e dashboard analitiche. Ogni hop (dispositivo → gateway → piattaforma) è valutato per vulnerabilità note, rischi di intercettazione e punti di accesso non autorizzato.
c) **Analisi di impatto operativo (OIA) e valutazione dinamica del rischio**
Si utilizza una matrice probabilità-impatto con pesi specifici: per un sensore di traffico con fallimento parziale, la probabilità è media ma l’impatto (ritardi semaforici, rischi di incidenti) è alto. Il rischio complessivo è calcolato con formula: Rischio = Probabilità × Impatto × Vulnerabilità storica (CVSS).
d) **Framework di threat modeling applicato: STRIDE nel contesto IoT**
Applicando STRIDE ai nodi critici (gateway, piattaforme), si identificano minacce come spoofing di dispositivi, man-in-the-middle, denial of service. MITRE ATT&CK IoT fornisce pattern reali di attacco (es. sfruttamento di firmware obsoleto) da usare per simulazioni e analisi predittive.

«Un’analisi statica dei dati senza considerare la dinamica della rete IoT porta a sottovalutare il rischio di propagazione laterale: ogni nodo è un potenziale punto di ingresso» – Tier 2, punto 5.8

Fase 1: Classificazione e catalogazione automatizzata dei dispositivi IoT urbani

Procedura passo-passo per il catalogo operativo
Fase fondamentale per un risk assessment efficace: senza una categorizzazione precisa, il monitoraggio e la mitigazione perdono fondamento.

1. Scansione automatizzata con strumenti come IoT-Asset-Inventory o Node-RED flow editor per rilevare dispositivi in rete (MQTT, CoAP, HTTP).
2. Assegnazione automatica di profili di rischio basati su:
   – Ruolo (traffico, energia, ambiente)
   – Protocollo (TLS 1.3 vs DTLS, sicurezza crittografica)
   – Livello di accesso (pubblico, amministrativo)
   – Patch status (CVE detection tramite database NVD o MITRE)
3. Integrazione con IAM aziendale per assegnare credenziali dinamiche e gestire accessi basati su policy.
4. Esempio pratico: i sensori di traffico “Traf-FLK-007” a Bologna vengono catalogati con classi di rischio “Media” (accesso pubblico limitato, patch mancante da 4 mesi), mentre i sensori di illuminazione “Lum-SM-2023” in Padova sono “Bassa criticità” (aggiornabili, crittografia base, patch sempre presente).

Checklist implementativa:

• Inventario completo aggiornato entro 30 giorni
• Profili di rischio assegnati e verificati con CVSS (valutazione entro 7 giorni dalla rilevazione)
• Integrazione IAM con revoca automatica in caso di decompromissione
• Dashboard di monitoraggio con alert per dispositivi critici non patchati

Errori frequenti da evitare:
– Mancata segmentazione dei dispositivi IoT, esponendo l’intera rete a compromissioni (es. un sensore di parcheggio compromesso diventa porta d’ingresso per la rete centrale).
– Catalogazione statica, senza aggiornamenti continui: un dispositivo non più monitorato diventa un “asset fantasma” nel risk assessment.

Fase 2: Analisi del ciclo di vita e flussi dati tra dispositivi e piattaforme

Mappatura end-to-end con enfasi su sicurezza e resilienza
Flusso tipico dati da sensore edge a cloud:
Sensore IoT (MQTT) → Edge gateway (edge computing locale) → Piattaforma