Lo sviluppo, la sicurezza e la qualità della vita nei paesi industrializzati dipendono sempre più dal funzionamento, continuo e coordinato, di un insieme di infrastrutture che, per la loro importanza, sono definite infrastrutture critiche. Per infrastruttura critica si intende un sistema, una risorsa, un processo, la cui distruzione, interruzione, o la parziale o momentanea indisponibilità, produce l’effetto di indebolire in maniera significativa l’efficienza e il funzionamento ordinario di un Paese, e di causare un serio impatto anche sulla sicurezza e sul sistema economico-finanziario e sociale.
Solitamente sono associati al concetto di infrastrutture critiche le risorse relative a:
- Produzione, trasmissione, distribuzione, di tutte le forme di energia;
- Telecomunicazioni e telematica;
- Risorse idriche;
- Sanità, ospedali e reti di servizi e interconnessione;
- Trasporti e la distribuzione dei carburanti e dei prodotti di prima necessità;
- Banche e servizi finanziari;
- Sicurezza, protezione e difesa civile (forze dell’ordine, forze armate, ordine pubblico).
Queste risorse sono anche note come essential services.
Nei paesi sviluppati le infrastrutture critiche risultano sempre più mutuamente dipendenti facendo ognuna affidamento (direttamente o indirettamente) sui servizi forniti dalle altre in funzione del crescente ricorso a tecnologie informatiche e delle comunicazioni. Si è creata quindi una dipendenza e una interdipendenza tra i diversi sistemi.
Il team di ricercatori del Laboratorio per la Protezione delle Infrastrutture Critiche, MCIP Lab, è impegnato in prima linea nello sviluppo di strumenti per il supporto al processo decisionale da utilizzare nell’ambito della protezione fisica e cyber delle infrastrutture critiche.
In particolare, è stato definito un approccio ibrido basato su modelli di ricerca operativa e ingegneria gestionale che, adattando e integrando tecniche multicriterio ed euristiche greedy, realizza un trade off accettabile tra la grande quantità di dati da processare e la necessità di avere dei tempi di risposta molto brevi.
Il framework elaborato è stato applicato a due diversi problemi propri del processo di gestione delle emergenze che si attiva subito dopo il rilevamento di un evento anomalo, come incendi, inondazioni e terremoti.
Il primo problema, affrontato all’interno del progetto H2020 ATENA, riguarda la riconfigurazione ottimale di una Smart grid a seguito della rilevazione di un’anomalia. La smart grid è dotata di un sistema di telecontrollo che permette l’apertura e la chiusura degli switch di rete e di definire il loro livello operativo. L’integrazione tra l’algoritmo per l’enumerazione di tutte le possibili FISR (ossia le configurazioni accettabili) e l’algoritmo multiobiettivo ELECTRE II, permette di definire la riconfigurazione della rete in grado di:
- isolare i dispositivi dov’è stata rilevata l’anomalia
- configurarsi con il minor dispendio energetico
- garantire, se possibile, l’erogazione del servizio
Grazie alla sua modularità è possibile customizzare il framework per altre infrastrutture critiche modellabili analogamente, seppur ad alto livello (rete di distribuzione del gas o dell’acqua).
Il secondo problema, affrontato all’interno del progetto europeo URANIUM, riguarda la gestione ottimale delle risorse di protezione civile (ambulanze, mezzi dei vigili del fuoco e delle forze dell’ordine) in uno scenario multiemergenza. Con riferimento agli standard di attivazione e di intervento della Protezione Civile Italiana, è stato elaborato un Decision Support System in grado di fornire al disaster manager di un distretto (la provincia di Latina):
- l’ordine con cui si consiglia di affrontare le emergenze in atto, in termini di danni alle infrastrutture critiche e ripercussioni aspettate sulla cittadinanza;
- l’assegnazione di ogni emergenza ad uno specifico presidio di Protezione Civile operativo sul territorio, in base ai mezzi a disposizione.
In questo caso è stata prevista l’implementazione e l’integrazione dell’algoritmo multiobiettivo ELECRE II e l’algoritmo di Martello eThoot per la risoluzione del Knapsak problem.
