Avi Ginsberg é advogado especializado em segurança cibernética e privacidade de dados na Foley & Lardner LLP, com sede em Boston. Ele tem vasta experiência no setor de segurança cibernética e transações comerciais internacionais. Ele ajuda regularmente clientes corporativos a responder a ataques de ransomware e violações de dados, avaliar riscos de privacidade e estratégias de conformidade para conjuntos de dados complexos e desenvolver abordagens de privacidade infantil para jogos online e experiências no metaverso.

Avi concentra a sua prática em questões complexas de cibersegurança e privacidade de dados, incluindo:

• assessoria a clientes sobre programas de privacidade de dados e segurança da informação,
• mitigação de riscos de cibersegurança e resposta a incidentes,
• conformidade com a privacidade da inteligência artificial e mitigação do risco reputacional,
• conformidade com a privacidade de sites, aplicações web e aplicações móveis,
• questões relacionadas com a confiança e a segurança online, e
• realizar diligências em transações tecnológicas.

Avi tem mais de uma década de experiência em design e programação de aplicações web, cibersegurança, bases de dados, descoberta de vulnerabilidades/testes de penetração em websites, automação, desenvolvimento de bots, desenvolvimento de software e engenharia reversa.

Certificações e afiliações

• Membro da Associação de Privacidade da Informação (FIP)
• Profissional de Governança de Inteligência Artificial (AIGP)
• Técnico Certificado em Privacidade da Informação (CIPT)
• Profissional Certificado em Privacidade da Informação/Estados Unidos (CIPP/US)
• Membro da Associação Internacional de Profissionais de Privacidade (IAPP)

Apresentações e publicações

• Coautor, “Observando os observadores: preconceito e vulnerabilidade em software de supervisão remota”, 31º Simpósio de Segurança USENIX (USENIX Security 22) ( 2022)
• Coautor, “Redes sociais sem sacrificar a privacidade”, Conferência Internacional sobre Ciência e Engenharia de Sistemas (2018 )
• Coautor, “Rapid Homoglyph Prediction and Detection” (Previsão e deteção rápida de homógrafos), 1.ª Conferência Internacional sobre Inteligência e Segurança de Dados (20 18)