ARGOMENTO 3.2 Digital Forensics: come verificare l’autenticità di immagini, video e altri contenuti digitali
Nell’era digitale di oggi, la prevalenza di immagini manipolate, video modificati e contenuti inventati ha reso sempre più difficile discernere la verità dalla finzione. Per questo motivo, la capacità di verificare l’autenticità dei contenuti digitali attraverso la digital forensics è diventata un’abilità indispensabile.
In questo modulo intendiamo fornire una comprensione delle tecniche per verificare l’autenticità di immagini, video e altri contenuti digitali, nonché come coltivare un atteggiamento di attenzione ai dettagli quando si esaminano i contenuti digitali.
• Familiarizzare con le tecniche di verifica dell'autenticità
Una delle tecniche principali per verificare l'autenticità dei contenuti digitali è la ricerca inversa delle immagini.
Piattaforme come Google Images, TinEye e Yandex consentono agli utenti di caricare un'immagine o di inserirne l'URL per cercare immagini visivamente simili sul web. Effettuando una ricerca inversa, gli utenti possono determinare se un'immagine è stata diffusa altrove online e valutarne l'originalità.
Un'altra tecnica importante è l'esame dei metadati. I metadati contengono informazioni preziose su quando e come un file digitale è stato creato, modificato e condiviso.
Strumenti come ExifTool e Adobe Photoshop consentono agli utenti di visualizzare e analizzare i metadati incorporati nelle immagini e nei video. Esaminando i metadati, gli utenti possono verificare l'autenticità dei contenuti digitali e rilevare eventuali alterazioni o manipolazioni
• Applicare le competenze relative all'analisi dei metadati
Nell'analisi dei metadati, l'attenzione ai dettagli è fondamentale.
Prestate molta attenzione ai timestamp, alle coordinate GPS e ad altri campi di metadati per assicurarvi che siano in linea con il contesto del contenuto digitale. Ad esempio, se una presunta immagine di un evento recente contiene un timestamp di diversi anni fa, ciò può indicare che l'immagine è stata alterata o travisata.
Inoltre, è essenziale comprendere i limiti dei metadati. Se da un lato i metadati possono fornire indicazioni preziose sull'autenticità dei contenuti digitali, dall'altro possono essere manipolati o eliminati del tutto. Inoltre, per una valutazione completa si raccomanda di corroborare l'analisi dei metadati con altre tecniche di verifica, come la ricerca inversa delle immagini e l'analisi forense.
• Coltivare un atteggiamento di attenzione ai dettagli
Coltivare un atteggiamento di attenzione ai dettagli è fondamentale quando si esamina l'autenticità dei contenuti digitali.
Prestare molta attenzione alle incongruenze di illuminazione, ombre e prospettiva può aiutare a identificare immagini e video manipolati o falsificati. Inoltre, l'esame di dettagli fini come pixelatura, sfocatura e artefatti può rivelare segni di manomissione.
Inoltre, rimanere informati sulle tendenze emergenti e sui progressi delle tecniche di manipolazione digitale è essenziale per mantenere la vigilanza. Con la proliferazione della tecnologia deepfake e dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale, essere al corrente degli ultimi sviluppi della digital forensics è fondamentale per valutare con precisione l'autenticità dei contenuti digitali.
• AI e Deepfake: troppo tardi o appena in tempo?
La tecnologia Deepfake si riferisce all'uso di algoritmi di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico per creare contenuti audio o visivi dall'aspetto realistico ma fabbricati. Queste manipolazioni possono andare dall'alterazione delle espressioni facciali o della voce di qualcuno fino alla sintesi completa di nuovi contenuti che appaiono autentici.
I deepfakes hanno suscitato grande attenzione per il loro potenziale di diffusione della disinformazione, di manipolazione dell'opinione pubblica e persino di frode.
Un esempio di tecnologia deepfake è la creazione di video sintetici che sovrappongono il volto di un individuo al corpo di un'altra persona, facendo sembrare che stia dicendo o facendo qualcosa che in realtà non ha mai fatto. Per esempio, sono stati creati video deepfake che ritraggono politici che pronunciano discorsi che non hanno mai fatto o celebrità che si impegnano in attività a cui non hanno mai partecipato.
Le tecniche di generazione di immagini basate sull’intelligenza artificiale possono creare immagini fotorealistiche di persone, luoghi o oggetti inesistenti.
Un esempio importante di contenuti generati dall’intelligenza artificiale è la creazione di immagini di “ritratti profondi”, che utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale per generare ritratti realistici di persone che non esistono. Queste immagini vengono create addestrando una rete generativa avversaria (GAN), un tipo di architettura di IA, su un set di dati di ritratti reali.
La GAN è composta da due reti neurali: un generatore, che crea nuove immagini, e un discriminatore, che valuta il realismo delle immagini generate. Attraverso un processo di addestramento iterativo, il generatore impara a produrre ritratti sempre più realistici e indistinguibili dalle fotografie reali.
Come riportato in un interessante articolo del Washington Post, alcune aziende, tra cui Reality Defender e Deep Media, hanno realizzato strumenti in grado di rilevare i deepfake basandosi sulla tecnologia di base utilizzata dai generatori di immagini AI.
Mostrando decine di milioni di immagini etichettate come false o reali a un algoritmo di intelligenza artificiale, il modello inizia a essere in grado di distinguere tra le due, costruendo una “comprensione” interna di quali elementi possono far pensare che un’immagine sia falsa. Le immagini vengono passate al vaglio di questo modello e, se rileva tali elementi, dichiara che l’immagine è stata generata dall’IA.
Gli strumenti possono anche evidenziare quali parti dell’immagine l’IA ritiene siano false. Mentre gli esseri umani potrebbero classificare un’immagine come generata dall’IA sulla base di uno strano numero di dita, l’IA spesso esegue uno zoom su una zona di luce o di ombra che ritiene non sia del tutto corretta.
In conclusione, la digital forensics svolge un ruolo fondamentale nel verificare l’autenticità di immagini, video e altri contenuti digitali in un’epoca afflitta da disinformazione e manipolazione.
Acquisendo familiarità con le tecniche di verifica dell’autenticità, applicando le competenze relative all’analisi dei metadati e coltivando un atteggiamento di attenzione ai dettagli, potrete navigare nel paesaggio digitale con sicurezza e discernimento, assicurando che la verità prevalga in un’epoca di inganni digitali!
