Come vengono creati i Deepfakes sui dark web?

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Introduzione

Il panorama dei media digitali ha assistito ad un cambiamento radicale, e all'incrocio tra tecnologia e attività illecite si colloca la creazione di video Deepfake sul dark web. Con la ricerca e l'esperimento che evolvono, così fanno anche i metodi per creare e diffondere Deepfake sofisticati. Questo post si propone di svelare la complessa ragnatela di tecniche, sfide ed implicazioni etiche dietro questi video. Ci immergiamo nel meccanismo di come vengono creati i video Deepfake sul dark web, discutendo sia la tecnologia che abilita la loro produzione, che gli aspetti più oscuri della loro distribuzione.

L'ascesa dei Deepfakes e l'intersezione con il dark web

I Deepfake sono un prodotto di tecniche di machine learning avanzate, in particolare le reti neurali profonde, che consentono video di sostituzione del viso realistiche, la sintesi vocale e altre manipolazioni dei media. Il dark web - un segmento oscuro di Internet - è noto per offrire un rifugio per attività illegali o non etiche, compreso il commercio e la distribuzione di video Deepfake.

L'evoluzione della tecnologia dei Deepfakes

Nell'ultimo decennio, l'apprendimento automatico ha rivoluzionato l'elaborazione delle immagini e dei video. I principali traguardi includono:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Presentate per metter due reti neurali una contro l'altra, le GANs producono immagini e video straordinariamente autentici.
• Variational Autoencoders (VAEs): Migliorano ulteriormente le tecniche di manipolazione, consentendo di comprimere e ricostruire file multimediali realistici.
• Transfer Learning: Accelera la generazione dei Deepfake utilizzando reti pre-allenate per adattarsi a caratteristiche facciali specifiche o stili di contenuti.

Queste tecniche, inizialmente sviluppate per applicazioni legittime come gli effetti speciali cinematografici o la VR, sono state riutilizzate per la creazione di video Deepfake sul dark web.

Il dark web come un ecosistema

Il dark web non è semplicemente uno strumento per la navigazione web anonima; funziona come un mercato per i contenuti illeciti. Gli utenti del dark web lo preferiscono per la sua presunta sicurezza, privacy e la capacità di scambiare contenuti proibiti in modo discreto. Insieme alla tecnologia di generazione dei Deepfake, il dark web è diventato un terreno fertile per i contenuti manipolati che possono essere utilizzati per frode di identità, manipolazione politica e diffamazione personale.

Come vengono creati i video Deepfake sul dark web

Per capire il processo dietro i video Deepfake sul dark web, è necessario analizzare l'approccio multisfaccettato che comprende sia passaggi tecnici che operativi.

1. Raccolta e preparazione dei dati

La prima fase comporta l'accumulo dei dati necessari per addestrare i modelli di apprendimento automatico. Ciò può includere:

• Video di origine: Contenuti multimediali disponibili pubblicamente, trasmissioni televisive o contenuti dei social media.
• Immagini e clip audio: Immagini ad alta risoluzione e registrazioni audio chiare sono fondamentali per ottenere output realistici.
• Banche dati biometiche: In alcuni casi, immagini o campioni vocali personali ottenuti illegalmente contribuiscono alla creazione di Deepfake più convincenti.

La raccolta di dati sul dark web può comportare:

• L'acquisto di dataset da mercati illeciti.
• L'estrazione di contenuti generati dagli utenti da repository hackerati.
• Lo scraping automatico dei social media e dei record pubblici.

2. Addestramento delle reti neurali

I modelli di apprendimento automatico, principalmente le GANs, vengono utilizzati per produrre i Deepfake. Il processo si svolge generalmente come segue:

• Configurazione del modello: Impostazione dell'architettura della rete neurale per gestire le peculiarità dei dati video.
• Fase di addestramento: Fornire al modello migliaia di fotogrammi, immagini o campioni audio. L'addestramento è costo computazionale elevato e generalmente si svolge su cluster di GPU ad alta potenza.
• Affinamento: Regolazione iterativa dei parametri del modello per migliorare la realism