Nella lotta contro i deepfake, contenuti digitali falsi, e il contrasto alla loro diffusione, entra in campo il Politecnico di Milano con fondi Pnrr. I due progetti europei seguiti dall\u2019ateneo milanese sono Ff4all e FUN-Media elaborati dall\u2019Image and Sound Processing Lab (Ispl) del Politecnico. Ff4all ha analizzato fenomeni emergenti legati alla generazione di immagini e video sintetici, mentre Fun-Media si \u00e8 concentrato sulla rilevazione di deepfake vocali, una delle minacce emergenti pi\u00f9 rilevanti nel panorama della sicurezza digitale. I risultati dei progetti fanno un passo importante verso lo sviluppo di tecnologie affidabili per la tutela dell\u2019informazione digitale, il contrasto alla disinformazione e la protezione degli utenti \u201cin un ecosistema mediatico sempre pi\u00f9 complesso e dinamico\u201d.<\/p>\n\n\n\n
COME NASCONO LE IMMAGINI FALSE SUL WEB<\/p>\n\n\n\n
I ricercatori dell\u2019Ispl hanno studiato i modi in cui vengono ingegnerizzati e diffusi immagini e video falsi. Sono state studiate per esempio tecniche che consentono di trasformare immagini reali in versioni sintetiche estremamente realistiche, rendendo pi\u00f9 complessa la verifica della loro autenticit\u00e0 e mascherando tracce fondamentali per l\u2019analisi forense. Parallelamente, il laboratorio ha sviluppato nuovi strumenti per il rilevamento di volti sintetici, combinando informazioni geometriche tridimensionali e caratteristiche strutturali del volto. Queste soluzioni migliorano la capacit\u00e0 di generalizzare i modelli che individuano i falsi, e mantengono buone prestazioni anche in presenza di operazioni di post-processing, come compressione o editing.<\/p>\n\n\n\n
UN DATABASE DELLE IMMAGINI FALSE<\/p>\n\n\n\n
In collaborazione con le universit\u00e0 partner del progetto \u00e8 stato infine realizzato il dataset Wild, che raccoglie immagini false generate da venti modelli di ultima generazione: \u00e8 una risorsa importante per identificare la tecnologia generativa utilizzata per sintetizzare un\u2019immagine.<\/p>\n\n\n\n
I DEEPFAKE VOCALI<\/p>\n\n\n\n
Con Fun-Media, il focus \u00e8 stata la rilevazione di deepfake vocali. Per affrontare questa sfida, i ricercatori dell\u2019Ispl hanno sviluppato nuove architetture basate sui cosiddetti modelli Mixture of Experts per la rilevazione dei falsi, in grado di combinare pi\u00f9 sistemi specializzati per migliorare le prestazioni anche in presenza di tecniche generative mai osservate durante l\u2019addestramento. Questi approcci offrono maggiore flessibilit\u00e0 e adattabilit\u00e0 rispetto ai detector tradizionali, risultando particolarmente efficaci in scenari complessi e in continua evoluzione.<\/p>\n\n\n\n
Marco Sacchetti<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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