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Deepfake audio e video: come proteggere aziende e prove digitali

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Audio, video e immagini hanno a lungo beneficiato di una sorta di presunzione sociale di autenticità. L’intelligenza artificiale generativa sta incrinando questo paradigma. Dalla detection alla provenance, fino alle nuove regole dell’AI Act, sta emergendo una nuova infrastruttura della fiducia digitale

Pubblicato il 14 set 2026
Davide Liberato lo Conte

Adjunct Professor of Data Analysis Laboratory for Business Decision & PhD in Management, Banking & Commodity Sciences – Sapienza University of Rome

Deepfake audio e video
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Per molto tempo un video, una registrazione vocale o una fotografia hanno beneficiato, almeno nella percezione comune, di una particolare forza persuasiva. Un documento poteva essere falsificato e un’immagine manipolata, naturalmente, ma la produzione di falsificazioni audiovisive convincenti richiedeva competenze, strumenti e risorse non facilmente accessibili. I modelli generativi hanno drasticamente ridotto questa barriera.

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Davide Liberato lo Conte
Adjunct Professor of Data Analysis Laboratory for Business Decision & PhD in Management, Banking & Commodity Sciences – Sapienza University of Rome
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