Introduzione

Come funzionano i video fake e come difendersi di fronte al dilagare di un fenomeno che porta con sè pericoli per l’intera società.

Deepfake: le origini

Probabilmente vent’anni fa, nemmeno all’interno della comunità scientifica si poteva immaginare un uso così potente/pericoloso dell’intelligenza artificiale. Gli esperti facevano ipotesi e test, ma le basi di tutto questo erano già state gettate nel 1957 da Frank Rosenblatt con la realizzazione pratica del percettrone, dando praticamente inizio al Machine Learning (ML) e all’Intelligenza Artificiale (AI).

Nonostante i limiti nell’apprendimento, il processo era iniziato. Solo negli anni 2000 però si è riusciti a dare una forte accelerata, soprattutto grazie all’enorme archivio di immagini quale è stato ed è Imagenet.
Avere infatti a disposizione una importante mole di dati per addestrare un sistema (in questo caso fotografie e video), è alla base della buona riuscita del videofake.

Per spiegarne il funzionamento e le tecniche utilizzate, abbiamo scelto un percorso che parte dal concetto di identità digitale.

Essendo infatti il deepfake una forma abbastanza articolata di furto di identità, preferiamo chiarire gli aspetti che ci identificano in rete, e da lì, spiegare poi il funzionamento del deep learning, che è la vera base su cui poggia l’intero processo di elaborazione.

Ecco dunque che, per capire cosa c’è dietro i deepfake, dobbiamo prima capire il meccanismo del deep learning, e per capire questo dobbiamo necessariamente capire cosa è e come funziona una rete neurale.

Il Deep Learning o “apprendimento approfondito” è un’area del Machine Learning (ML) che sfrutta le reti neurali profonde ed è stato introdotto con lo scopo di portare il ML più vicino al suo obiettivo primario, ossia l’Intelligenza Artificiale (AI).

In questa immagine viene chiarito dove si posiziona il Deep Learning rispetto agli altri elementi protagonisti del fenomeno, ML appunto e AI, senza trascurare l’importanza dei big data. Come abbiamo accennato, infatti, serve una grande mole di dati per il processo di apprendimento.

Per completare il nostro lavoro abbiamo fatto riferimento a molteplici fonti sparse, fatte di articoli e corsi disponibili online che abbiamo inserito nelle referenze.

Il tema è vastissimo e la sua comprensione presuppone conoscenze approfondite di tipo multidisciplinare. Avere padronanza e governare le tecniche in uso è più che strategico, è vitale per il futuro del web e della comunicazione in generale.

Saper valutare senza dubbio alcuno l’originalità di un video o di una fotografia, in un periodo storico già compromesso dalle fake news, è un aspetto importantissimo per dare un futuro allo sviluppo non solo della rete ma dell’intera società.

Un primo lavoro (¹):
per capire come funzionano i deepfake

DeepFake: le origini

1. Impersonification: cybersecurity e Identity Protection
1.1 Identità
1.2 Credenziali
1.3 Impersonificazione
1.4 Considerazioni su come proteggersi

2. Deep Fake e deep learning
2.1 Le reti neurali
2.2 Gli autoencoder
2.3 L’addestramento

3. Individuazione e analisi delle tecniche per la generazione di immagini e video fake
3.1 DeepFakes
3.2 Neural Textures
3.3 Face2Face
3.4 FaceSwap

Considerazioni Finali

Bibliografia

(¹) Questo lavoro è stato realizzato durante il corso di laurea triennale in Ingegneria Informatica come tesi in “Sicurezza delle reti e Cyber Security” presso l’UNIVERSITAS MERCATORUM (ROMA). A cura di Luca Murgianu, relatore il Prof. Roberto Caldelli.

Un approfondimento (²):
per imparare a distinguere il vero dal falso

1. MultiMedia Forensics

2. Il fenomeno DeepFake

3 Le tipologie di manipolazione

3.1 Pixel-based

3.2 Format-based

3.3 Camera-based

3.4 Physically-based

3.5 Geometric-based

4 Tecniche di videofake detection

5 Cosa dice il Garante della Privacy italiano

5.1 Il falso che ti ruba la faccia e la privacy

Considerazioni Finali

Bibliografia

(²) Questo lavoro è stato realizzato durante il corso post-laurea in “CRIMINALITA’ INFORMATICA E INVESTGAZIONI DIGITALI” tenutosi presso l’UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI MILANO (LA STATALE). A cura di Luca Murgianu, coordinatore il Prof. Giovanni Ziccardi.