Oltre la Geolocalizzazione: Sviluppo di un Ecosistema Mobile per la Gestione di Inseguimenti e Comunicazioni in Tempo Reale = Beyond Geolocation: Development of a Mobile Ecosystem for Real-Time Tracking and Communications Management

L'oggetto della tesi è lo sviluppo di un sottosistema per il tracciamento, il coordinamento e la comunicazione in tempo reale nel contesto delle attività di inseguimento da parte delle Forze dell'Ordine, realizzato presso un'azienda specializzata nello sviluppo di sistemi di intercettazione legale. Il sistema in esame mira al monitoraggio di soggetti indagati tramite audio, video e localizzazione. Questi individui sono oggetto di uno specifico provvedimento da parte della magistratura inquirente. Il contributo apportato dall'autore di questa tesi si è concentrato sull'implementazione del tracciamento delle posizioni, sull'integrazione di meccanismi per avviare inseguimenti e sulla comunicazione in tempo reale. L'applicazione sviluppata prevede le seguenti funzionalità: una mappa, la gestione delle flotte, la gestione degli inseguimenti e una chat real-time integrata. Sulla mappa è possibile visualizzare gli indagati o effettuare gli inseguimenti. Questi inseguimenti possono essere di tipo 1-1, ovvero un inseguitore e un inseguito, oppure N-N, ovvero più inseguitori e più inseguiti. In aggiunta, la tesi comprende un'analisi dettagliata relativa ai costi operativi dell'applicazione e alla sua effettiva funzionalità sul campo. Lo sviluppo dell'applicazione mobile è realizzato utilizzando React Native, con l'impiego di Expo in configurazione bare e TypeScript come linguaggio di programmazione. Per la realizzazione dell'interfaccia utente, si è optato per React Native Paper, una libreria di riferimento per l'implementazione del Material Design. Riguardo al lato back-end, la scelta ricade su Kotlin, avvalendosi di Spring Boot come framework principale di sviluppo. Vengono realizzate due applicazioni server distinte: la prima dedicata alla gestione delle chat, la seconda progettata per comunicare con un sistema server preesistente per il tracciamento delle posizioni degli utenti. Entrambe sono concepite per essere compilate in immagini Docker e usate in un ambiente Kubernetes. MongoDB è selezionato come sistema di gestione della base dati per entrambi i servizi, mentre Keycloak è adottato come identity provider per assicurare un alto livello di sicurezza. L'esperienza utente in tempo reale viene arricchita tramite l'uso di STOMP e la replicabilità dei server è garantita attraverso l'utilizzo del message broker ActiveMQ, consolidando così l'infrastruttura tecnologica del progetto. L'implementazione di questa applicazione potrebbe svolgere un ruolo importante nella prevenzione di numerosi crimini, contribuendo significativamente all'incremento della sicurezza nazionale. Grazie ad essa, si apre la possibilità di intercettare e prevenire attività illecite, rafforzando così le capacità di vigilanza e di intervento delle forze dell'ordine e rendendo il contesto sociale più sicuro per tutti i cittadini.