Nell’ecosistema della certificazione digitale italiana, garantire l’integrità semantica dei payload JSON scambiati tra enti certificatori, soggetti certificati e sistemi esterni non si limita alla validazione sintattica, ma richiede un processo gerarchico di controllo che culmina nella validazione automatica avanzata di livello Tier 3, basata su JSON Schema esteso e regole di business personalizzate.

“Un payload valido sintatticamente può comunque violare la logica regolatoria: un certificato con data di emissione futura o validità scaduta non è accettabile, anche se JSON ben formato.”

Il flusso di validazione nei sistemi di certificazione digitale, come definito nel Tier 2—che introduce lo schema JSON formale e il rispetto dei requisiti eIDAS—deve evolvere in un processo automatizzato, multilivello e contestualizzato, capace di integrare normative nazionali, performance e sicurezza. A livello operativo, la validazione Tier 3 si distingue per l’adozione di regole semantiche e business logic sofisticate, implementabili tramite JSON Schema dinamico, middleware dedicato e pipeline di monitoraggio proattivo, garantendo non solo conformità ma anche qualità operativa delle transazioni digitali.

Fase 1: definizione rigorosa dello schema JSON basato su eIDAS e requisiti normativi

1. Inizia con il JSON Schema officiali eIDAS (https://www.eidashub.eu/docs/eidas-schema.json), estendendolo con annotazioni personalizzate per il contesto italiano: campi obbligatori (es. codice_emissione in ISO 8601, validita_fino, profilo_certificato with enumerazioni nazionali);
2. Integra regole di validazione semantica via x-rdf#validazioneBusiness, ad esempio: validita_fattuale = (data_emissione <= oggi() + (validita_periodo_giorni); data_scadenza >= oggi(); profilo_certificato IN ('professionale', 'scolastico', 'sanitario');
3. Definisci tipi dati precisi: string per codici, number per intervalli temporali (anni), boolean per flag di revoca attiva (es. revocatoAttivo = false), array per liste di referenze o validatori secondari.

Esempio di schema base esteso per certificato professionale:
{
“$schema”: “https://json-schema.org/draft/2020-12/schema”,
“title”: “CertificateProfessionaleSchema”,
“type”: “object”,
“properties”: {
“codice_emissione”: { “type”: “string”, “pattern”: “^IT-[0-9]{8}-[A-Z]{2}$”, “description”: “Formato ISO 8601 con prefesso nazionale” },
“validita_fattuale”: {
“type”: “string”,
“format”: “date”,
“description”: “Data di scadenza effettiva calcolata come data_emissione + validita_periodo”
},
“profilo_certificato”: { “type”: “string”, “enum”: [“professionale”, “scolastico”, “sanitario”] },
“validita_fattuale”: { “type”: “number”, “minimum”: 0, “maximum”: 9999 },
“revocatoAttivo”: { “type”: “boolean”, “default”: false },
“referenze_entita”: { “type”: “array”, “items”: { “type”: “string”, “format”: “IT-…-AZ” } }
},
“required”: [“codice_emissione”, “validita_fattuale”, “profilo_certificato”],
“additionalProperties”: false
}

1. Implementa il caricamento dinamico dello schema tramite middleware di validazione (es. FastAPI Pydantic + `jsonschema` con `additionalProperties: false`), con supporto per schema registry centralizzato per aggiornamenti automatici conformi a OpenAPI o JSON Schema Registry.
2. Associa a ogni schema un insieme di regole di business verificabili in runtime, ad esempio:
   “Se la data_emissione è successiva alla data corrente, il certificato non può essere emesso”
   “La durata minima di validità è 1 anno (365 giorni)”
   “Il campo referenze_entita deve contenere almeno 1 entità certificata registrata nel DB”

Fase 2: generazione dinamica dello schema JSON con strumenti automatizzati

1. Utilizza tool come json-schema-to-python o ajv-schema-generator per generare schemi a partire da definizioni Tier 2, arricchendoli con regole di business tramite script Python o JavaScript;
2. Esempio: script Python che estende lo schema base generando una regola di validazione dinamica in JSON Schema, ad esempio:

   import json; from jsonschema import validate, ValidationError;  
     import datetime;  
     current = datetime.date.today();  
     schema = json.load(open("certschema_base.json"));  
     schema["properties"]["validita_fattuale"] = {"type": "number",  
         "minimum": 0, "maximum": 9999,  
         "custom": {"validitaFattuale": {"address": "data_emissione + 365 giorni"}}};  
     schema["additionalProperties"] = False;  
     print(json.dumps(schema, indent=2))

3. L’output è uno schema completo, pronto per l’inizializzazione del backend o il refresh automatico in ambiente CI/CD.

Fase 3: integrazione del validatore nel pipeline backend con hook di pre-processing

1. In ogni endpoint REST che riceve payload certificazione (es. `/certificati/emetti`), inserisci un middleware di validazione che:
   • Estrae e sanifica il payload JSON;
   • Esegue prima la validazione sintattica (via Pydantic o json-schema-validate);
   • Poi applica la validazione semantica Tier 3 tramite schema dinamico e regole business;
   • Restituisce codice HTTP 422 Unprocessable Entity con dettaglio errore se rifiutato;
2. Logga in formato strutturato: `{“error_code”: “SEMANTICO_INVALIDO”, “payload_snippet”: “{…}”, “timestamp”: “2024-06-05T10:30:00Z”}` per audit e debugging.

Esempio di hook FastAPI:
from fastapi import Request, HTTPException
from jsonschema import validate, ValidationError
import json
import datetime
from typing import Any

@app.post(“/certificati/emetti”)
async def emetti_certificato(payload: dict, request: Request):
try:
validate(payload,