AI per la profilazione criminale, ecco la nuova frontiera investigativa

La transizione verso un ecosistema criminale dominato da algoritmi e attori polimorfici ha imposto una revisione strutturale del paradigma investigativo. Nel biennio 2024-2025, la criminologia applicata al cybercrime non può più prescindere dall’integrazione di strumenti di intelligenza artificiale per gestire la scalabilità e la velocità dei dati.

Allo stesso tempo, deve riaffermare il primato dell’analisi umana quando la profondità relazionale e la componente empatica diventano variabili decisive per l’attribuzione di responsabilità e la comprensione del movente. L’I.A. consente un’analisi chirurgica di dataset massivi, ma resta un moltiplicatore di forza, incapace di sostituire integralmente la figura del profiler nella decodifica delle sfumature comportamentali più complesse.

Il limite ontologico dell’intelligenza artificiale nella profilazione criminale

Nel campo della profilazione criminale, l’empatia non è una mera risposta emotiva, ma uno strumento analitico che permette di ricostruire il processo decisionale del reo. L’I.A. moderna, pur essendo in grado di simulare risposte empatiche attraverso modelli linguistici avanzati (LLM), opera su base puramente statistica.

Questi sistemi ingeriscono enormi quantità di dati prodotti dall’uomo, apprendendo a replicare pattern linguistici associati all’empatia senza tuttavia esperirne il significato. La ricerca sperimentale ha dimostrato che, sebbene gli agenti conversazionali possano ricevere punteggi elevati in compiti di reazione emotiva superficiale, falliscono sistematicamente nell’interpretazione profonda e nell’esplorazione dell’esperienza vissuta dall’utente.

L’illusione dell’empatia e i rischi per il criminologo

Questa illusione di empatia rappresenta un rischio critico per il criminologo. Un sistema di I.A. può identificare correttamente una tecnica di neutralizzazione o un sentimento negativo, ma non è in grado di ponderare le implicazioni morali o politiche di tali espressioni.

Mentre l’apprendimento umano implica comprensione, ragionamento e adattamento basato sull’esperienza, il machine learning (ML) si limita a trovare pattern per decisioni di classificazione o previsione. L’I.A. vede il “cosa” e il “come” nei dati, ma solo la mente umana può intuire il “perché” collocato in un contesto culturale e relazionale specifico.

L’assenza di una reale attivazione delle aree cerebrali legate all’empatia — che nell’uomo integrano informazioni cognitive e affettive — rende l’I.A. cieca quando il linguaggio non verbale o il sottotesto sono determinanti. Per il criminologo esperto, questo significa che l’output algoritmico va considerato un’ipotesi di lavoro, mai una verità processuale definitiva.

Evoluzione di OSINT e SOCMINT nell’era dell’IA

L’Open Source Intelligence (OSINT) è passata dal semplice monitoraggio di fonti aperte a una disciplina tecnicamente complessa basata sulla fusione di intelligence multimodale. La proliferazione di informazioni pubblicamente disponibili (PAI) ha reso impossibile l’analisi manuale, portando alla nascita di piattaforme come OSINT CyberVision, che integrano LLM, Retrieval-Augmented Generation (RAG) e agenti autonomi per rivoluzionare raccolta e analisi.

La Social Media Intelligence (SOCMINT), sottodisciplina dell’OSINT focalizzata sulle piattaforme digitali, offre una finestra senza precedenti sulla psiche del cybercriminale. Le tracce su Telegram, X, forum del dark web e blog specialistici non sono solo dati tecnici, ma frammenti di un’identità digitale che riflette ideologie, affiliazioni e pattern comportamentali.

L’integrazione dell’I.A. permette di scalare queste analisi, identificando connessioni nascoste tra profili apparentemente non correlati e rilevando anomalie comportamentali in tempo reale.

Il ciclo dell’intelligence integrata in sei fasi

Un workflow moderno di OSINT/SOCMINT potenziato dall’I.A. segue una struttura rigorosa in sei fasi, essenziale per garantire la validità forense dei risultati:

1. Definizione degli obiettivi: chiarezza sulle finalità dell’indagine per evitare dispersione nel rumore informativo.
2. Identificazione delle fonti: selezione mirata di database aperti, social media, mercati del dark web e repository di leak.
3. Raccolta automatizzata: uso di crawler e scraper capaci di bypassare difese anti-bot e operare in ambienti multilingue.
4. Elaborazione e correlazione: trasformazione di dati non strutturati in grafi di conoscenza, mappe di calore e linee temporali.
5. Analisi predittiva: algoritmi per anticipare minacce future basate su trend emergenti e pattern storici.
6. Reporting e documentazione: generazione di audit trail verificabili per supportare l’ammissibilità in sede giudiziaria.

L’efficacia di questo approccio è dimostrata dalla capacità di identificare perpetratori di attacchi sofisticati tracciando impronte digitali fino a gruppi noti come Lazarus Group o APT29, tramite analisi semantica delle comunicazioni e correlazione dei metadati.

NLP e tecniche di neutralizzazione nella profilazione ibrida

Uno degli aspetti più avanzati della profilazione ibrida riguarda l’uso del Natural Language Processing (NLP) per identificare le razionalizzazioni psicologiche usate dai cybercriminali. Le Tecniche di Neutralizzazione (ToN) permettono al reo di silenziare il conflitto morale e agire in modo deviante senza compromettere la propria auto-immagine.

La capacità dell’I.A. generativa (es. GPT-4) di riconoscere e rifasare queste tecniche in interviste o post online è diventata un asset per il criminologo. Le evidenze indicano tassi di precisione superiori al 90% nel riconoscimento di categorie come la negazione del danno o l’appello a lealtà superiori.

Tuttavia, l’intervento umano resta critico per distinguere tra una razionalizzazione genuina e una manipolazione intenzionale volta a ingannare investigatori o giudici. L’integrazione di questi modelli consente al profiler di costruire un ritratto psicologico dinamico dell’attore di minaccia, includendo resilienza morale e probabilità di recidiva.

Biometria comportamentale e profilazione continua

Mentre la biometria fisica (impronte digitali, riconoscimento facciale) è statica e soggetta a furto o falsificazione tramite deepfake, la biometria comportamentale analizza pattern dinamici che riflettono l’unicità dell’interazione umana con la tecnologia. Questa disciplina consente di autenticare un utente non per ciò che “ha” (password) o “sa” (domande di sicurezza), ma per ciò che “fa”.

I vettori di analisi principali includono:

• Dinamica della digitazione (Keystroke Dynamics): ritmo, velocità, pressione dei tasti e pause abituali tra combinazioni di lettere.
• Interazione con il mouse: traiettoria del cursore, fluidità dei movimenti, scorrimento e frequenza dei clic.
• Comportamento su touchscreen: velocità di swipe, pressione, angolo di inclinazione via accelerometro e giroscopio.
• Navigazione e abitudini: percorsi logici in app o siti, orari di attività e coerenza della geolocalizzazione IP.

L’I.A. elabora questi dati con CNN e modelli di deep learning per costruire una baseline di comportamento normale. Qualsiasi deviazione, come un cambio improvviso nella velocità di digitazione o movimenti del mouse eccessivamente rettilinei (tipici dei bot), attiva alert immediati.

In ambito criminologico, queste tecnologie sono fondamentali per rilevare account takeover (ATO) o transazioni sotto coercizione, dove il pattern di stress dell’utente legittimo si riflette in alterazioni micro-comportamentali rilevabili dall’I.A.

CTI e tipologie di attori di minaccia nel cybercrime

La Cyber Threat Intelligence (CTI) trasforma osservazioni tecniche in comprensione strategica. Non tutti i cybercriminali sono uguali: la profilazione richiede una distinzione basata su moventi, competenze e risorse.

L’ontologia moderna, supportata dall’I.A. per l’inferenza automatica delle personas, distingue tra:

1. Criminalità organizzata: profitto economico, Ransomware-as-a-Service (RaaS) e frodi su larga scala.
2. State-sponsored actors (APT): spionaggio, furto di proprietà intellettuale e sabotaggio di infrastrutture critiche.
3. Hacktivisti: motivazioni politiche o sociali, DDoS e fughe di dati per promuovere cause.
4. Insider threats: abuso di privilegi per vendetta, dissenso o guadagno personale.
5. Initial Access Brokers (IAB): intermediari che vendono accessi a reti compromesse nel mercato sotterraneo.

La CTI potenziata dall’I.A. consente di monitorare il polimorfismo degli attori, osservando l’evoluzione di tattiche, tecniche e procedure (TTP) per eludere il rilevamento. L’approccio anticipatorio è cruciale nella protezione di infrastrutture critiche, dove un ritardo può avere conseguenze sistemiche.

Human-in-the-loop e mitigazione dei rischi dell’automazione

L’adozione dell’I.A. nelle indagini espone a vulnerabilità specifiche. La ricerca recente ha evidenziato attacchi “Lies-in-the-Loop (LITL)”, in cui gli aggressori manipolano i dialoghi di approvazione presentati all’analista umano, trasformando una salvaguardia in un vettore di attacco.

Inserendo istruzioni malevole in prompt che appaiono benigni, i cybercriminali possono indurre l’esperto ad autorizzare operazioni dannose, sfruttando la fiducia riposta nell’interfaccia dell’I.A. Per contrastare questi rischi e i bias intrinseci, il paradigma Human-in-the-Loop (HITL) propone un modello di intelligenza ibrida con tre dimensioni:

• Dimensione interpretativa: l’uomo traduce output computazionali in insight azionabili, contestualizzando le previsioni.
• Dimensione etica: valutazione delle conseguenze morali e distributive delle decisioni automatizzate.
• Dimensione partecipativa: comunità e stakeholder come co-progettisti dei sistemi di I.A., per allineare la conoscenza a obiettivi sociali.

In contesti di alta sicurezza, HITL assicura che ogni decisione dell’I.A. resti spiegabile, audibile e correggibile. È rilevante nel rilevamento frodi: un analista può riconoscere che un accesso segnalato come anomalo è in realtà legittimo (es. utente con un nuovo laptop), riducendo falsi positivi che danneggerebbero l’esperienza dell’utente.

Etica, legalità e futuro della profilazione predittiva

L’implementazione dell’I.A. nella giustizia penale deve affrontare questioni deontologiche cruciali. Il rischio di bias di automazione, in cui giudici o investigatori si affidano acriticamente a punteggi algoritmici, è reale e documentato.

Sistemi come COMPAS sono stati criticati per aver sovrastimato il rischio di recidiva per alcuni gruppi demografici, a causa di dati storici distorti. L’AI Act dell’Unione Europea (2024) stabilisce requisiti rigorosi su trasparenza e supervisione umana, classificando molte applicazioni di profilazione criminale come ad alto rischio.

La sfida per il criminologo moderno è garantire che l’adozione dell’I.A. non eroda la presunzione di innocenza e non spinga verso una società di “pre-crimine”.

Verso una criminologia delle macchine

Nel prossimo futuro, l’interazione tra agenti I.A. autonomi potrebbe richiedere una vera “criminologia delle macchine”. Resta aperta la domanda se le teorie criminologiche classiche, nate per spiegare comportamenti umani, bastino a interpretare devianze emergenti da sistemi multi-agente.

Fenomeni di imitazione negativa e rinforzo algoritmico potrebbero portare agenti non progettati per il danno a cooperare in attività illecite, sollevando questioni inedite su responsabilità e controllo sociale.

Sintesi operativa per esperti di settore

L’integrazione tra I.A., OSINT e SOCMINT non è un’opzione ma un imperativo per la criminologia investigativa moderna. Questa simbiosi, però, deve essere guidata da una bussola etica e professionale.

1. I.A. come assistente, non come giudice: l’output algoritmico va integrato nella totalità delle prove, con controllo umano sulla decisione finale.
2. Validazione continua dei dati: contrasto a “Garbage In, Garbage Out”, con dataset rappresentativi e privi di bias sistemici.
3. Approccio multidisciplinare: collaborazione tra digital forensics, psicologia forense, data science e legali.
4. Trasparenza e spiegabilità: strumenti audibili e contestabili in tribunale, oltre l’opacità delle “black box”.
5. Formazione duale: competenze tecniche (algoritmi, RAG, biometria) e sensibilità umanistica per governare la tecnologia.

In definitiva, l’efficacia della profilazione nel 2025 risiede nell’unire la potenza di calcolo delle macchine alla saggezza interpretativa dell’uomo. L’I.A. può setacciare l’oceano dei dati con precisione, ma solo la mente umana può leggere emozioni e intenzioni per arrivare alla costa della giustizia.