98 secondi.
Questo è tutto ciò che serve nel 2025 per clonare la voce di qualcuno, creare un video deepfake convincente e prosciugare un conto bancario aziendale.
La tecnologia Deepfake un tempo era uno studio di livello hollywoodiano e mesi di lavoro ora sono più veloci della nostra pausa caffè mattutina.
Nel 2025, la tecnologia deepfake ha raggiunto un traguardo terrificante.
Oltre 8 milioni di file multimediali sintetici sono ora in circolazione online, rispetto ai 500.000 di due anni fa.
E non iniziamo nemmeno con il pedaggio finanziario.
Le aziende perdono in media $500.000 per incidente deepfakecon le frodi guidate dall'intelligenza artificiale che si prevede saranno costerà alle imprese statunitensi $40 miliardi entro il 2027.
Ancora più allarmante... i recensori umani sono in grado di rilevare solo video di tecnologia deepfake di alta qualità 24,5% del tempo.
Ciò significa che 3/4 falsi passano inosservati.
Benvenuti nel 2025. Oggi la tecnologia deepfake è diventata l'arma più sofisticata della criminalità informatica.
In questo blog spiegheremo come funziona la tecnologia deepfake, i nuovi formati che emergeranno nel 2025 e perché i metodi di rilevamento tradizionali non sono più sufficienti.
Vedrete anche come i sistemi di difesa basati sull'intelligenza artificiale stanno aiutando le organizzazioni a reagire e molto altro ancora.
Cominciamo.
Punti di forza
- I deepfakes sono nati come innocuo intrattenimento su Reddit, ma si sono evoluti in strumenti per truffe su larga scala, manipolazioni politiche e frodi aziendali.
- Gli attuali formati della tecnologia deepfake includono lo scambio di volti, la clonazione della voce, la sincronizzazione delle labbra e la rievocazione di tutto il corpo.
- I formati emergenti includono la falsificazione di documenti generati dall'intelligenza artificiale e lo spoofing biometrico per aggirare i sistemi di verifica dell'identità e della voce.
- La tecnologia Deepfake può essere utilizzata per frodi finanziarie, impersonificazione di dirigenti, disinformazione politica ed estorsione personale.
- I metodi tradizionali di rilevamento dei deepfake, come l'individuazione manuale o gli strumenti forensi, non sono più efficaci contro i moderni deepfake in tempo reale.
- Solo i sistemi adattivi e basati sull'intelligenza artificiale come TruthScan sono in grado di rilevare i deepfake zero-day, offrendo una protezione in tempo reale su video, audio e testo.
Che cos'è la tecnologia Deepfake?
La tecnologia Deepfake significa creare qualcosa che non è reale, ma che sembra e suona completamente reale.
Si tratta di immagini, video o clip audio generati dall'intelligenza artificiale che mostrano persone o eventi mai accaduti.
Questo significa che sono come l'editing tradizionale?
Non proprio.
Non preoccupatevi più che l'intelligenza artificiale rilevi i vostri messaggi. Undetectable AI Può aiutarvi:
- Fate apparire la vostra scrittura assistita dall'intelligenza artificiale simile all'uomo.
- Bypass tutti i principali strumenti di rilevamento dell'intelligenza artificiale con un solo clic.
- Utilizzo AI in modo sicuro e con fiducia a scuola e al lavoro.
- Editing tradizionale è ciò che gli editor video fanno da decenni. Comprende il taglio, la giunzione, la correzione del colore e l'aggiunta manuale di effetti visivi. Utilizza strumenti software come Photoshop o Premiere Pro.
- Falsi profondi automatizzare questo processo. Utilizzano modelli di intelligenza artificiale in grado di studiare migliaia di immagini del volto di una persona e di generare nuovi movimenti o espressioni realistici che non sono mai stati registrati.
Ad esempio:
In un deepfake, l'IA può scambiare il volto di un attore con quello di un altro, far coincidere ogni battito di ciglia ed espressione e persino fargli dire parole che non ha mai pronunciato.
Ora, prima di capire come funziona questa tecnologia deepfake, vediamo dove tutto è iniziato.
La parola "deepfake" deriva dalla combinazione di "apprendimento profondo" e "falso".
È apparso per la prima volta nel 2017, quando un Un utente di Reddit ha creato una comunità per condividere video generati dall'intelligenza artificiale.
Poco dopo, strumenti open-source come DeepFaceLab, FakeApp e ZAO hanno permesso a chiunque di creare deepfakes realistici in pochi minuti.
Oggi, DeepFaceLab da solo gestisce oltre 95% di tutti i video deepfake online. E non sono più necessari computer di fascia alta o competenze di codifica.
Con un breve clip vocale e pochi dollari, chiunque può impersonare un'altra persona online.
Veniamo ora alla domanda: "Come funziona la tecnologia DeepFake?".
La tecnologia Deepfake si basa su due modelli chiave di intelligenza artificiale: Le reti avversarie generative (GAN) e gli autoencoder variazionali (VAE).
- GAN funzionano come un faccia a faccia digitale. Un'intelligenza artificiale (il generatore) cerca di creare contenuti falsi, mentre un'altra (il discriminatore) cerca di individuarli. A ogni round, entrambe migliorano, finché il falso diventa quasi impossibile da individuare.
- VAE, invece, sono più che altro attenti studenti della realtà. Imparano i modelli, l'illuminazione e i dettagli del viso delle persone reali comprimendo e ricostruendo le immagini più volte. Più si esercitano, più i loro volti ricreati appaiono naturali.
Le VAE fungono da base. Insegnano al sistema come i volti reali appaiono, si muovono e reagiscono alla luce.
Una volta costruita questa comprensione, le GAN perfezionano l'output. Affilano i dettagli, smussano i movimenti e perfezionano le espressioni, finché ogni fotogramma appare convincente e reale.
Formati comuni: Video, audio, immagini e testo
La tecnologia Deepfake non è limitata ai video. Può esistere in quasi tutti i formati che utilizziamo online.
L'intelligenza artificiale può manipolare suoni, immagini e persino parole scritte per creare versioni sintetiche della realtà.
Vediamo come viene utilizzato ciascun formato.
| Formato | Descrizione | Esempio | Fonti |
| Video | Video generati dall'intelligenza artificiale che mescolano immagini e audio falsi attraverso il face-swapping o il trasferimento di performance. | Nel 2024, i truffatori si sono spacciati per un dirigente di Arup in una videochiamata dal vivo, utilizzando dei deepfake per rubare $25,6M. | Fonte |
| Audio (Clonazione vocale) | L'intelligenza artificiale clona la voce di una persona utilizzando brevi campioni per farle dire cose che non ha mai detto. | Nel 2024, una voce clonata del CEO di LastPass è stata utilizzata su WhatsApp per truffare un dipendente, nell'ambito di un'ondata di attacchi voice deepfake. | Fonte |
| Immagini | Immagini false a fotogramma singolo utilizzate per diffondere disinformazione o manipolare i mercati. | Nel 2023, una falsa foto dell'esplosione del Pentagono è diventata virale, causando per breve tempo un calo dell'S&P 500. | Source |
| Testo | Notizie false, propaganda o rapporti scritti dall'intelligenza artificiale con lo scopo di ingannare o manipolare. | Si sono diffusi online falsi post politici e analisi finanziarie inventate create con strumenti di intelligenza artificiale. |
La clonazione vocale è la più pericolosa tra tutti i formati, perché è accessibile e facile da creare.
Anche la tecnologia dei video deepfake è minacciosa, ma richiede comunque computer potenti e lunghi tempi di elaborazione.
Una voce falsa può essere creata in pochi minuti, a volte utilizzando solo un clip audio di 60 secondi.
Queste voci clonate vengono già utilizzate nelle truffe telefoniche, nelle chiamate a falsi dirigenti e nelle frodi ai call center.
Ma non si ferma qui. La tecnologia Deepfake si sta evolvendo rapidamente e due nuovi formati stanno già causando problemi.
- Falsificazione di documenti digitali
L'intelligenza artificiale è ora in grado di creare o alterare documenti ufficiali come passaporti, carte d'identità e persino rendiconti finanziari.
Solo nel 2024, i casi di la falsificazione di documenti digitali è aumentata di 244%che costituiscono più della metà di tutte le frodi documentali a livello mondiale.
Molti di questi attacchi hanno come obiettivo i sistemi di identificazione nazionale, come il codice fiscale indiano e la carta d'identità nazionale pakistana.
- Spoofing biometrico (KYC Bypass)
Poi c'è lo spoofing biometrico. Si tratta di falsi profondi realizzati per ingannare i sistemi di verifica facciale o vocale.
Si pensi ai controlli di identità utilizzati durante le iscrizioni in banca o l'onboarding aziendale.
Gli aggressori ora utilizzano volti o voci sintetiche per aggirare questi sistemi, e questi attacchi saltati 704% nel 2023. Ecco perché il semplice "controlli di vivacità" non è più sufficiente.
L'ascesa della tecnologia Deepfake
Esaminiamo i dati.
| Metrico | 2023 | Proiezione 2025-27 | Approfondimento chiave |
| File Deepfake in circolazione | 500,000 | 8 milioni di euro | Crescita esplosiva 900% |
| Tentativi di frode legati a Deepfake | Linea di base | +3,000% YoY (2023) | Sfruttamento organizzato e su larga scala |
| Perdita media per incidente | - | ~$500,000 | Grave rischio finanziario |
| Perdite per frodi guidate dall'intelligenza artificiale (Stati Uniti) | $12.3B | $40B (entro il 2027) | 32% aumento annuale |
| Accuratezza del rilevamento umano | - | 24.5% | La revisione manuale non è più affidabile |
Per combattere i deepfake, abbiamo bisogno di una tecnologia che impari alla stessa velocità dei falsi. E uno degli strumenti più affidabili per il rilevamento dei deepfake è oggi TruthScan.
Se non la conoscete, si tratta di una piattaforma di rilevamento di deepfake in tempo reale costruita su scala.
Utilizza Reti avversarie generative (GAN) e Modelli di visione-linguaggio (VLM) per individuare le più piccole incongruenze tra video, audio e testo.
Diversi test hanno dimostrato che TruthScan raggiunge una precisione fino a 98%, rispetto a circa 70% con i vecchi strumenti forensi.
Esegue controlli continui su tutti i canali digitali. Ciò significa che le organizzazioni possono rilevare i deepfake prima che causino danni, non dopo.
Da intrattenimento e meme a minacce serie
La tecnologia Deepfake è nata come intrattenimento.
Come abbiamo detto sopra, gli utenti di Reddit hanno scambiato i volti per ridere, creando meme e migliorando le scene dei film.
Hollywood lo utilizzava persino per il de-aging digitale e le magie della post-produzione. Ma quella fase di spensieratezza non è durata a lungo.
Nel 2017 è apparso il primo grande abuso. Si trattava di un pornografia deepfake non consensuale.
Dal 2018 al 2022, la tecnologia Deepfake è passata da un divertimento innocuo a un serio strumento di manipolazione e criminalità.
I primi esempi includono il video deepfake del presidente del Gabon nel 2018, che ha scatenato disordini politici.
Nel 2023, con strumenti potenti come Midjourney 5.1 e DALL-E 2, la creazione di deepfake è diventata facile e pericolosa.
Poi è arrivato il momento in cui non sono più solo i personaggi pubblici a essere presi di mira. La gente comune si trova ora ad affrontare i deepfakes usati per molestie, ricatti e vendette.
I video falsi sono emersi anche in cause di divorzio, domande di lavoro e controversie interne alle aziende.
Casi di abuso politico e aziendale
La tecnologia Deepfake è entrata ufficialmente nel mondo degli affari e della politica.
Esempi di abuso aziendale:
Nel 2024, i truffatori hanno ingannato i dipendenti di Arup utilizzando la clonazione di video e voci deepfake.
Hanno finto di essere alti dirigenti in una videochiamata dal vivo e hanno convinto il personale a trasferire $25,6 milioni. La truffa ha funzionato perché le persone si sono fidate del volto e della voce familiare sullo schermo.
Nello stesso anno, gli hacker hanno preso di mira LastPass clonando la voce dell'amministratore delegato su WhatsApp.
L'hanno usata per fare pressione su un dipendente affinché intraprendesse un'azione urgente dopo l'orario di lavoro.
Questo tipo di truffe sta diventando comune perché i criminali possono facilmente trovare registrazioni pubbliche, come interviste o discorsi, per copiare la voce o il volto di qualcuno.
Ciò significa che ogni dirigente che appare online potrebbe diventare un bersaglio.
Esempi di abuso politico:
Il Forum economico mondiale ha definito la disinformazione guidata dall'IA uno dei principali rischi globali del 2024, con i deepfakes al centro.
Nell'agosto del 2024, i ricercatori hanno scoperto il Rete Spamouflageun'operazione sui social media che si ritiene sia legata alla Cina e che ha utilizzato dei deepfake per screditare il presidente delle Filippine.
Tattiche simili sono state viste in guerra, come video falsi di Il presidente ucraino Volodymyr Zelenskyy che sembra arrendersi.
Rischi e pericoli dei deepfake
Vediamo come la tecnologia deepfake sta cambiando l'idea stessa di ciò di cui possiamo fidarci.
- Rischi per la governance e la fiducia
Se tutto può essere falsificato, di cosa possiamo fidarci? La tecnologia Deepfake ha fatto vacillare la nostra fiducia nelle informazioni digitali.
Che si tratti di un discorso di un politico, di una notizia dell'ultima ora o di un video virale, la maggior parte delle persone si chiede, "È reale o generato dall'intelligenza artificiale?".
Questo crescente dubbio rende più difficile per i governi, i giornalisti e le istituzioni mantenere la credibilità.
Come abbiamo visto in precedenza, i deepfake sono già stati utilizzati per diffondere disinformazione politica e persino per imitare funzionari pubblici.
- Catastrofi finanziarie e aziendali
Nel mondo finanziario, la tecnologia deepfake sta rapidamente diventando un problema da miliardi di dollari.
I truffatori utilizzano voci clonate, video falsi e identità sintetiche per ingannare dipendenti, investitori e intere aziende.
Abbiamo visto come le imitazioni di dirigenti e gli incidenti di manipolazione del mercato possano scuotere le grandi aziende: basta una videochiamata convincente o una voce familiare che dice la cosa sbagliata.
- Vulnerabilità tecniche e sociali
La tecnologia Deepfake sta infrangendo i sistemi che un tempo ritenevamo infallibili.
Il riconoscimento facciale e la verifica vocale, un tempo affidabili per la sicurezza, possono ora essere aggirati con volti e voci generati dall'intelligenza artificiale.
Questo significa che anche "prove" come una foto o un video non può essere automaticamente attendibile.
Inoltre, il comportamento umano aumenta il rischio. Le persone anziane e i grandi utilizzatori di social media sono più propensi a credere e condividere i deepfakes, favorendone la diffusione ancora più rapida.
Come TruthScan protegge le organizzazioni
TruthScan è uno strumento di rilevamento dei deepfake che aggiunge un livello di verifica alla realtà stessa.
Che cosa c'è di diverso rispetto ai sistemi tradizionali?
I sistemi di rilevamento deepfake tradizionali analizzano solo le immagini o l'audio, ma TruthScan utilizza una verifica multimodale.
Che cos'è la verifica multimodale?
Significa che effettua controlli incrociati su video, audio, testo e metadati in tempo reale per individuare le incongruenze che gli occhi umani e i sistemi tradizionali non notano.
- Esso convalida l'autenticità della fonte prima che i contenuti vengano pubblicati o condivisi. Questo assicura che marchi, dirigenti e istituzioni non amplifichino inconsapevolmente i media manipolati.
- Esso rafforza la verifica dell'identità contro i tentativi di clonazione vocale e di scambio di volti, rilevando impronte digitali sintetiche invisibili a occhio nudo.
- Esso protegge la fiducia organizzativa preservando la provenienza dei contenuti, in modo che ogni video o documento verificato abbia una catena ininterrotta di autenticità.
In un mondo in cui la verità stessa è sotto attacco, lo strumento di rilevamento deepfake TruthScan individua il falso e ripristina la fiducia in ciò che è reale.
Come individuare i deepfake: I migliori metodi per individuare i media falsi
Il rilevamento della tecnologia deepfake richiede una difesa a tre livelli, come la revisione umana, l'analisi forense e il rilevamento adattativo dell'intelligenza artificiale.
- Modi manuali per rilevare i deepfakes
Un revisore esperto è in grado di identificare i deepfake di alta qualità solo 24.5% del tempo.
I tradizionali segni rivelatori, come l'illuminazione non corrispondente, le ombre innaturali o i movimenti labiali non sincronizzati, sono diventati inaffidabili.
Le moderne GAN attenuano questi difetti e, una volta che il video viene compresso (come sui social media), questi piccoli indizi scompaiono completamente.
- Approcci tecnici e analitici
Questo metodo è più affidabile della revisione manuale, ma ha un costo computazionale elevato.
Cerchiamo di capire come funzionano questi approcci:
Inizia con tecniche di analisi forense che è alla base del rilevamento tecnico dei deepfake.
Questi strumenti decompongono i media in dettagli microscopici per vedere incongruenze invisibili agli esseri umani.
Per esempio:
- L'analisi fotogramma per fotogramma seziona i video in singole immagini, aiutando a identificare modelli innaturali come l'illuminazione irregolare o i movimenti del viso non corrispondenti.
Poi arriva Analisi del livello di errore (ELA)che inverte il processo di editing evidenziando le differenze di compressione dei pixel. È un segno rivelatore di manipolazione.
Man mano che si approfondisce, coerenza spazio-temporale analizzano il modo in cui voce, gesti ed espressioni facciali si allineano nel tempo. Anche un piccolo ritardo tra il movimento delle labbra e l'audio può tradire un'origine sintetica.
Ma se questi metodi sono potenti, sono anche avidi di risorse.
L'elaborazione di migliaia di video fotogramma per fotogramma non è pratica su scala, soprattutto quando ogni giorno vengono caricati milioni di nuovi file multimediali.
La tecnologia deepfake si evolve a causa del modo in cui viene realizzata. Ogni volta che un rilevatore di deepfake migliora, il generatore di fake (l'"avversario") impara da esso e produce risultati ancora più convincenti.
Questo continuo tira e molla è noto come "adversarial loop". Ciò significa che i sistemi statici di rilevamento dei deepfake diventano obsoleti nel giro di pochi mesi.
L'unica difesa sostenibile è l'intelligenza artificiale che impara in tempo reale, utilizzando le reti neurali per aggiornarsi costantemente quando emergono nuove tecniche di deepfake.
- Utilizzo degli strumenti di rilevamento dell'intelligenza artificiale di TruthScan
Tutti i metodi che abbiamo visto sopra non sono ancora così avanzati da rilevare con precisione la tecnologia deepfake. La velocità, la portata e la sofisticazione di questi attacchi richiedono sistemi di intelligenza artificiale specializzati e adattivi, costruiti appositamente per questo campo di battaglia in continua evoluzione.
È qui che TruthScan arriva. TruthScan è stato progettato specificamente per la difesa nel mondo reale.
- Il suo Sistema di apprendimento basato sull'intelligenza artificiale non smette mai di formarsi, studia ogni giorno nuovi tipi di tecnologia deepfake e si aggiorna automaticamente. Questo significa che è in grado di individuare anche i più avanzati "zero-day" deepfakes, quelli che nessuno ha mai visto prima, senza bisogno di umani che lo riqualifichino.
- Inoltre lavora in tempo reale su tutti i principali canali di comunicazione dalle videochiamate e dai call center alle piattaforme multimediali digitali. TruthScan non analizza solo una cosa. Controlla video, audio e testo insieme, assicurandosi che tutto sia in linea.
Ecco come protegge i diversi tipi di organizzazioni:
- Istituzioni finanziarie: TruthScan individua le voci false nelle chiamate all'assistenza clienti, blocca le identità tecnologiche false durante i controlli KYC (in rapido aumento) e impedisce ai falsi dirigenti di approvare bonifici fraudolenti.
- Imprese: Mantiene la comunicazione interna reale. Segnala i media manomessi che potrebbero essere usati per ricattare, disinformare o danneggiare il marchio. Può anche analizzare i vecchi record di comunicazione per rilevare modelli di contenuti sintetici, creando una sicurezza a lungo termine.
- Governo e settore pubblico: TruthScan verifica i media utilizzati nelle indagini e negli annunci pubblici, proteggendo da video politici falsi o dichiarazioni manipolate che potrebbero compromettere la fiducia del pubblico o la sicurezza nazionale.
TruthScan è uno strumento di rilevamento delle falsificazioni profonde che offre alle organizzazioni la velocità, la precisione e l'adattabilità necessarie per essere all'avanguardia.
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Conclusione
La tecnologia Deepfake è nata come un esperimento intelligente. Era un modo per mettere il volto di Nicolas Cage su tutto.
Ma ora sta distruggendo le riunioni dei consigli di amministrazione, le campagne elettorali e i conti bancari. E lo scherzo è finito.
Quello che una volta era "divertimento innocuo" su Reddit si è trasformato in una macchina da frode da miliardi di dollari.
La parte più spaventosa?
La maggior parte delle persone non è ancora in grado di distinguere ciò che è vero. Anche gli esperti individuano i falsi di alta qualità solo un quarto delle volte. Il confine tra vedere e credere è ufficialmente sfumato.
E gli strumenti di rilevamento dei deepfake, di cui un tempo ci fidavamo per individuare le manipolazioni, sono già un passo indietro.
I falsi continuano a imparare, adattarsi e migliorare.
Ecco perché il futuro della difesa digitale dipende dall'IA che combatte l'IA.
Strumento di rilevamento deepfake come TruthScan ha sistemi adattivi che si evolvono in tempo reale e rilevano ciò che l'uomo non può fare.
In un mondo in cui chiunque può "dire" o "sembrare" di fare qualsiasi cosa, la verità non è morta, ha solo bisogno di maggiore sicurezza.
Perché il prossimo video virale potrebbe non essere solo una fake news... potrebbe essere un fake di te.