CIPT Exam Study Guide

Preparati all'esame di certificazione IAPP Certified Information Privacy Technologist (CIPT) con una guida di studio completa e mirata, basata sul programma di studi CIPT (v4.0, in vigore da settembre 2025).

La Guida di Studio CIPT organizza tutti gli argomenti nei cinque ambiti d'esame ufficiali: Il ruolo del Tecnologo della Privacy nell'organizzazione; Raccolta, utilizzo, diffusione e distruzione dei dati; Gestione del rischio per la privacy; Privacy by Design; e Ingegneria e governance della privacy, in modo da studiare esattamente ciò che l'esame valuta.

QUATTRO MODI DI STUDIARE

• 172 flashcard: tocca per sfogliare, etichettate per ambito d'esame

• 126 domande a risposta multipla con spiegazioni dettagliate

• Gioco di abbinamento dei termini: abbina tutti i 112 termini chiave, in round da cinque

• Glossario ricercabile di 112 termini e 43 modelli e metriche

ARGOMENTI TRATTATI

• Fondamenti e ruolo: FIPP, principi OCSE, concetti GDPR/CCPA, ruoli di governance dei dati (DPO, proprietario, steward, custode), modelli di rischio per la privacy (Nissenbaum, Calo, FAIR, NICE), etica dei dati e pregiudizi nei processi decisionali automatizzati

• Modellazione delle minacce: tassonomia di Solove, LINDDUN, MITRE PANOPTIC, concetti di minaccia/vulnerabilità/attacco

• Ciclo di vita dei dati: minimizzazione, gestione del consenso, conservazione e distruzione sicura, rischio di aggregazione, segregazione dell'elaborazione, rischi di web scraping

• PET e de-identificazione: anonimizzazione, Pseudonimizzazione, k-anonimato, l-diversità, t-vicinanza, privacy differenziale, crittografia omomorfica, calcolo multipartitico sicuro, prove a conoscenza zero, apprendimento federato, tokenizzazione, hashing e crittografia

• Tracciamento e sorveglianza: cookie, fingerprinting, adtech e offerte in tempo reale, dark pattern, biometria, tracciamento della posizione, IoT, monitoraggio sul posto di lavoro

• Privacy by design: i 7 principi di Cavoukian, articolo 25 del GDPR, UX a tutela della privacy, progettazione sensibile ai valori, test di usabilità

• Ingegneria e governance della privacy: obiettivi di ingegneria della privacy NIST, integrazione SDLC, DPIA, diagrammi di flusso dei dati, inventario dei dati, RoPA, ISO/IEC 27701, NIST Privacy Framework, rischi per la privacy in AI/ML (inversione del modello, inferenza di appartenenza, LLM)

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Questa app è uno strumento di studio indipendente e non è affiliata, approvata o sponsorizzata dall'International Association of Privacy Professionals (IAPP). Tutti i marchi sono di proprietà dei rispettivi proprietari. Il contenuto e le politiche degli esami possono cambiare nel tempo: verificare sempre i requisiti attuali con l'ente certificatore.