Questo documento descrive in modo trasparente come Cyber Chat (Alex) tratta e protegge i dati mentre eroga il programma di sensibilizzazione alla sicurezza. È pensato per i responsabili della sicurezza, i DPO e i team che valutano il servizio in fase di acquisto.
Cyber Chat (Alex) è un servizio cloud (SaaS) che eroga brevi micro-lezioni interattive di security awareness tramite l'assistente Alex, direttamente negli strumenti di messaggistica già in uso in azienda: Microsoft Teams, Slack, Google Chat o Webchat. Gli amministratori gestiscono l'intero programma dall'area Cyber Awareness della console. I dati trattati sono essenzialmente i dati di formazione dei dipendenti, utilizzati per erogare le lezioni, correggere i quiz e tenere traccia dei progressi.
Il servizio informa e forma: non assume decisioni vincolanti su dipendenti, account, accessi o contenuti. La correzione dei quiz, l'esito e i progressi sono deterministici — nessuna intelligenza artificiale decide lo stato di un dipendente.
Un servizio cloud europeo
Cyber Chat (Alex) è un servizio SaaS multi-tenant ospitato nell'Unione Europea (Belgio), su Google Cloud Platform. L'infrastruttura gestita ed elastica assorbe automaticamente i picchi di erogazione (invii pianificati delle lezioni e promemoria), senza interventi manuali.
I dati di ogni cliente sono isolati logicamente per tenant: ogni interrogazione e ogni autorizzazione sono circoscritte all'organizzazione di appartenenza, e controlli a livello di singola risorsa verificano la proprietà per azienda e per utente. L'unico percorso legittimo tra organizzazioni diverse è la relazione di gruppo aziendale (corporate), soggetta a un controllo esplicito.
Non esiste alcun software da installare sul dispositivo del dipendente. Cyber Chat (Alex) non prevede estensioni del browser, agenti desktop o app mobili, non richiede permessi sul dispositivo e non conserva dati in locale. Il servizio non registra la digitazione, non accede agli appunti (clipboard) e non registra lo schermo: elabora solo i messaggi che l'utente invia deliberatamente all'assistente e le risposte ai quiz.
Cifratura e protezione delle comunicazioni
In transito. Tutto il traffico viaggia su HTTPS/TLS: tra la console/API e il backend, tra il backend e il fornitore di AI, verso i database e verso le piattaforme di messaggistica. È attivo HSTS (con preload e include-subdomains), è impostata una Content-Security-Policy e i token di sessione (JWT) di console e API sono firmati e verificati (RS256) a ogni richiesta.
A riposo. I dati persistenti risiedono in un database relazionale gestito, in object storage gestito (documenti, certificati) e in un secret manager gestito, tutti cifrati a riposo dalla cifratura predefinita del cloud provider.
Segreti e credenziali. Il servizio non gestisce password degli utenti finali. I segreti di piattaforma e delle integrazioni risiedono in un secret manager gestito e sono caricati a runtime: non vengono mai inviati al client né inseriti nel codice.
Identità e accessi
Utenti finali (dipendenti). Sono identificati tramite l'identità della loro piattaforma di messaggistica (Teams, Slack, Google Chat) o una sessione Webchat: non impostano alcuna password presso LibraCyber. Vedono soltanto i propri progressi (My Progress) e le lezioni a loro assegnate; non possono raggiungere database, backend o infrastruttura.
Amministratori e API. L'accesso è federato all'identity provider del cliente (OIDC / OAuth 2.0), con token verificati a ogni richiesta. Le funzioni sono regolate da ruoli e autorizzazioni distinti (ad esempio configurazione, dashboard, gestione utenti, amministrazione del catalogo, esportazione dei certificati), secondo il principio del privilegio minimo. Ogni amministratore opera esclusivamente all'interno del proprio tenant.
Accesso di supporto. Per finalità di assistenza, un operatore autorizzato di LibraCyber può operare per conto di un utente. Si tratta di una capacità tracciata: l'identità reale dell'operatore viene sempre conservata per l'attribuzione delle azioni.
Quali dati tratta il servizio
A livello di categoria, il servizio tratta i seguenti dati:
| Categoria | Contiene dati personali? | Note |
|---|---|---|
| Configurazione dell'azienda | No | Profilo azienda, piattaforma di messaggistica, impostazioni delle funzioni; sincronizzati dalla piattaforma LibraCyber. |
| Anagrafica utenti (directory) | Sì | Email, nome e cognome, lingua e identificativi di directory/messaggistica; sincronizzati dalla directory del cliente, non inseriti qui. |
| Contenuti e catalogo delle lezioni | No | Lezioni, quiz e percorsi. Possono contenere dati personali solo se un amministratore li inserisce nel testo della lezione. |
| Progressi e certificati | Sì | Punteggi dei quiz, stato e completamento per singolo utente; il certificato riporta il nome del discente. |
| Messaggi della free chat | Sì | Messaggi liberi del dipendente e risposte dell'assistente; viene conservata solo una piccola finestra recente della conversazione. |
| Documenti di riferimento caricati (RAG) | Eventualmente | Documenti aziendali caricati dall'amministratore per fondare le risposte della free chat. |
| File di origine per la generazione AI | Eventualmente | File caricato dall'amministratore per la generazione assistita di una lezione; elaborato e poi eliminato al termine. |
| Log operativi e tracce di errore | Sì | Log diagnostici e contesto degli errori. |
Per impostazione, il servizio non raccoglie dati di categoria particolare (art. 9 del GDPR) né dati di pagamento. L'unico modo in cui dati sensibili possono entrare nel sistema è la scelta di un amministratore di caricare documenti o scrivere testi di lezione che li contengano.
I dati entrano da quattro origini: la directory del cliente (utenti, email, nomi, lingua — sincronizzati, non digitati qui); la piattaforma di messaggistica (i messaggi del dipendente e le risposte ai quiz); la console di amministrazione (contenuti delle lezioni, configurazione e file caricati); e gli eventi in ingresso delle piattaforme di messaggistica. Gli amministratori vedono i dati circoscritti alla propria azienda; i dipendenti vedono soltanto i propri progressi e le lezioni assegnate.
Intelligenza artificiale e trattamento dei dati
L'intelligenza artificiale è usata in quattro punti di supporto: le domande e risposte della free chat, le risposte della free chat fondate sui documenti aziendali (modalità RAG), la generazione assistita delle lezioni e il rilevamento della lingua del messaggio. Tutto il resto — erogazione delle lezioni, correzione dei quiz, punteggi, progressi, promemoria e certificati — è deterministico e privo di AI. Nessuna AI corregge un quiz o decide lo stato di un utente.
L'inferenza è eseguita da un fornitore terzo di livello enterprise, all'interno di un tenant controllato da LibraCyber. I modelli sono usati solo per l'inferenza: LibraCyber non addestra né perfeziona alcun modello con i dati dei clienti. Il fornitore tratta i prompt per generare la risposta secondo condizioni contrattuali di protezione dei dati (DPA). Le funzioni principali del servizio continuano a operare anche se il fornitore di AI non è disponibile, perché non dipendono dal modello.
Cosa viene inviato all'AI e cosa no
| Funzione | Cosa viene inviato | Cosa NON viene inviato |
|---|---|---|
| Free chat (Classical) | Un prompt di sistema fisso, una breve finestra dei turni recenti della conversazione e il nuovo messaggio dell'utente. | Nessuna identità né dato personale del dipendente. |
| Free chat con documenti (Personalized / RAG) | Il messaggio dell'utente, gli estratti dei documenti caricati dall'amministratore e la lingua preferita. | Nessun dato della directory aziendale né dati di altri clienti. |
| Generazione lezioni con AI | Soltanto il file caricato dall'amministratore e il suo prompt testuale. | Nessun nome, dominio o identificativo dell'azienda e nessun dato dei dipendenti. |
| Rilevamento della lingua | Il solo testo del messaggio, per scegliere una lingua di interfaccia supportata. | Nient'altro. |
Nella generazione delle lezioni, l'email dell'amministratore è usata unicamente per la notifica di completamento o di errore, mai trasmessa al modello. Il file di origine viene caricato in un indice temporaneo, dedicato alla singola esecuzione, e viene eliminato al termine di ogni generazione insieme alle risorse AI create per quella esecuzione.
NOTA: il testo che il dipendente scrive nella free chat viene trasmesso così com'è, senza filtraggio dei dati personali. Si raccomanda quindi di non inserire nella chat dati personali o riservati non necessari alla domanda.
Controllo umano e configurazione
La free chat è disattivata salvo attivazione da parte dell'amministratore, che può impostarla su Disabled, generica (Classical) o fondata sui documenti aziendali (Personalized). La generazione assistita produce una bozza di lezione che l'amministratore rivede e deve pubblicare (Deploy) prima che un dipendente possa vederla: c'è sempre una persona nel processo. Gli output dell'AI sono solo di contenuto, a titolo consultivo: non bloccano, non correggono e non modificano lo stato di un utente. La natura di assistente è resa evidente all'utente durante la conversazione. Poiché il testo generato da un modello linguistico può essere impreciso, l'amministratore resta responsabile della revisione delle lezioni generate.
Protezioni AI. Le istruzioni di sistema sono protette contro i tentativi dell'utente di sovrascriverle (ad esempio "ignora quanto sopra", "comportati come"), così che l'assistente mantenga sempre il proprio ruolo. Si applica inoltre la policy di content filtering del fornitore: una risposta filtrata produce un messaggio generico anziché il contenuto bloccato.
Documenti di riferimento (RAG). È l'unico percorso di contenuto in opt-in: l'amministratore sceglie cosa caricare (fino a 20 documenti, ciascuno fino a 100 MB). I documenti sono circoscritti al tenant, usati solo per fondare le risposte ai dipendenti di quell'azienda, e vengono rimossi dallo storage e dall'indice del fornitore quando l'amministratore li elimina. Tutto ciò che l'amministratore carica diventa idoneo a comparire in una risposta: non caricare documenti che non devono essere citabili ai dipendenti.
Conservazione ed eliminazione dei dati
Il comportamento di conservazione osservabile è il seguente:
| Categoria | Conservazione ed eliminazione |
|---|---|
| Anagrafica utenti | Conservata finché l'utente è attivo; quando esce dalla directory sincronizzata viene disattivata (non eliminata). |
| Progressi e certificati | Conservati fino a un'operazione Erase all Learning data da parte di un amministratore o all'eliminazione dell'azienda. |
| Messaggi della free chat | Viene mantenuta solo una piccola finestra recente dei turni per utente; i turni più vecchi vengono eliminati automaticamente. |
| Documenti di riferimento (RAG) | Conservati finché l'amministratore non li elimina; rimossi dallo storage e dall'indice del fornitore. |
| File di origine per la generazione AI | Eliminati al termine dell'esecuzione della generazione. |
| Log operativi | Secondo l'impostazione di conservazione dei log della piattaforma. |
Erase all Learning data è un'azione dell'amministratore che irreversibilmente elimina i certificati dell'azienda e azzera i progressi e le presenze di ogni utente; i dati grezzi precedenti non sono più scaricabili. L'eliminazione di un'azienda si propaga a cascata ai suoi utenti e record.
Diritti degli interessati
Il cliente è il titolare del trattamento; LibraCyber è il responsabile del trattamento e supporta le richieste degli interessati come segue:
- Accesso e portabilità: i progressi per utente sono consultabili in console ed esportabili in formato CSV; i campi anagrafici provengono dalla directory del cliente.
- Rettifica: i campi anagrafici (nome, email, lingua) si correggono alla fonte e vengono ri-sincronizzati.
- Limitazione e opposizione: un amministratore può interrompere l'erogazione verso un utente (disattivazione) e disabilitare la free chat.
- Cancellazione: la disattivazione interrompe il trattamento; l'operazione Erase all Learning data rimuove progressi e certificati a livello aziendale, e l'eliminazione dell'azienda si propaga a cascata.
Il servizio non adotta decisioni automatizzate con effetti giuridici o similari sui dipendenti: l'art. 22 del GDPR non trova quindi applicazione.
Fornitori terzi (sub-processor)
Per erogare il servizio, LibraCyber si avvale di un insieme limitato di sub-processor: l'hosting cloud (Google Cloud Platform, Unione Europea), le piattaforme di messaggistica scelte dal cliente (Microsoft Teams, Slack, Google Chat), un fornitore terzo di AI e servizi per l'invio di email transazionali, il monitoraggio degli errori e l'analisi d'uso.
L'elenco autorevole e aggiornato dei sub-processor, le rispettive regioni di trattamento e i meccanismi di trasferimento dei dati sono indicati nel Contratto sul trattamento dei dati (DPA), che costituisce il riferimento vincolante.
Notifica delle violazioni di dati
In qualità di responsabile del trattamento, LibraCyber si impegna a notificare al cliente (titolare del trattamento) senza ingiustificato ritardo qualsiasi violazione di dati personali, così da consentire al titolare di adempiere agli obblighi previsti dall'art. 33 del GDPR.
Funzioni correlate
- Cyber Chat (Alex) – Awareness Dashboard — monitoraggio dei progressi ed esportazione dei dati di formazione in formato CSV.
- Cyber Chat (Alex) – Catalogo lezioni — assegnazione e ordinamento delle lezioni per l'azienda e per i reparti.