Le 10 principali sfide della digital forensics per le forze dell’ordine

Le prove digitali sono state un fattore in circa il 90% dei casi penali cinque anni fa. Nel 2026, quel numero sarà vicino al 100% e, man mano che le indagini delle forze dell’ordine sono diventate più digitalizzate, la loro complessità è aumentata esponenzialmente, con un numero sempre crescente di dispositivi e fonti di contenuti gestiti in ogni singolo caso. Tuttavia, negli ultimi 12 mesi, la crescita esplosiva di deepfake malevoli e media sintetici ha trasformato una situazione già impegnativa in un problema quasi insormontabile, richiedendo una ristrutturazione del processo investigativo e forense.

Nel Regno Unito, i risultati di un rapporto di una commissione parlamentare pubblicato a febbraio 2026 hanno avvertito che “la scienza forense corre il serio rischio di deludere il sistema di giustizia penale” e che la digital forensics è in uno stato di crisi a causa di un arretrato crescente e della minaccia di prove deepfake che i metodi tradizionali non riescono a identificare.

Il sistema di giustizia penale ha lottato a lungo per adattarsi a un mondo sempre più digitale e, di conseguenza, la digital forensics si è evoluta come disciplina investigativa piuttosto che specificamente forense. Strumenti obsoleti, pressioni ambientali e volume dei media hanno cospirato per spingere il ruolo delle forze dell’ordine oltre quello che era tipico per la raccolta di prove fisiche.

Diamo un’occhiata alle tendenze che spingono le forze dell’ordine a esaminare strumenti basati sull’IA in grado di assistere nell’automazione della verifica accurata dei media e mantenere la spiegabilità dei risultati per aiutare a combattere efficacemente la minaccia dei deepfake.

Quali sono le principali sfide di verifica dei media per le forze dell’ordine?

Adozione malevola dell’IA generativa

I criminali organizzati tendono ad adottare precocemente le nuove tecnologie, ponendosi spesso un passo avanti rispetto alle forze dell’ordine in termini di utilizzo. Le bande di frode informatica conoscono già bene il potenziale della manipolazione del volto e della voce ai fini di impersonificazione, furto di identità e per ingannare i processi KYC (Know Your Customer).

Il Crime-as-a-Service (CaaS) è anche una tendenza importante nell’ecosistema criminale, che automatizza e scala molti aspetti dell’attività criminale, oltre ad abbassare la barriera d’ingresso per i nuovi arrivati e i criminali affermati che cercano di espandere le operazioni.

Tutto questo ha un effetto a cascata sulle attività criminali più occasionali, così come sugli intenti malevoli meno organizzati o isolati, con strumenti sofisticati che diventano facilmente accessibili per attività dannose, come vediamo nei casi di sextortion e molestie.

Nuovi vettori di minaccia guidati dai deepfake

Le unità delle forze dell’ordine si confrontano sempre più spesso con crimini in cui i media sintetici non sono incidentali, ma centrali. Le minacce abilitate dai deepfake, sempre più comuni, includono impersonificazione, inganno, pornografia non consensuale, abuso sessuale su minori, sextortion, molestie e frodi, nonché l’inganno organizzato per manipolare l’opinione pubblica, sostenere la narrativa di gruppi estremisti o alimentare disordini sociali.

Ci sono anche sforzi crescenti per falsificare o manipolare prove digitali destinate a indagini di giustizia penale e sforzi deliberati per interrompere il lavoro della polizia. I deepfake malevoli pubblicati sui social media potrebbero essere usati per distrarre o sviare gli sforzi della polizia, o persino usati per screditare le autorità.

In tutti i casi, la velocità conta quanto l’accuratezza. L’inganno avviene in tempo reale e ogni ora spesa a convalidare contenuti manipolati è un’ora persa per la protezione delle vittime, le rimozioni o l’identificazione dei sospetti.

Il panorama delle minacce sta cambiando velocemente nel 2026 e Sensity AI è uno dei pochi specialisti nel rilevamento di deepfake che mantiene un team di Threat Intelligence operativo 24 ore su 24, 7 giorni su 7, in più fusi orari per tracciare le tendenze emergenti sfruttate dagli avversari. Monitorando l’ecosistema globale dei deepfake in tempo reale, il team identifica nuove tecniche di manipolazione e modelli di minaccia nel momento stesso in cui compaiono.

Contenuti sintetici su larga scala

Si ritiene che il volume di contenuti sintetici sul web abbia superato i contenuti reali nel 2025, e le stime suggeriscono che fino al 90% di tutti i contenuti sul web potrebbe essere completamente fabbricato, o almeno manipolato dall’IA, entro la fine del 2026.

Per dare un’idea della scala di generazione di media sintetici, uno studio su Grok, l’agente IA integrato su X (Twitter), stima che abbia creato oltre tre milioni di immagini sessualizzate in 11 giorni nel gennaio 2026, incluse 23.000 di bambini.

Per gli analisti delle forze dell’ordine, che gestiscono una media di sei-dieci casi digitali attivi alla volta, il volume di media sintetici malevoli prodotti si sta trasformando in una frana che deraglia i processi tradizionali, specialmente quelli relativi al CSAM (materiale pedopornografico).

Per i casi che coinvolgono media malevoli come il CSAM, gli investigatori hanno in genere una finestra ristretta in cui trovare prove (48 ore in alcuni casi). E dato che la legislazione in tutto il mondo deve ancora mettersi in pari con la tendenza dell’IA generativa, l’onere dell’azione penale ricade sulla ricerca di immagini autentiche in un mare di deepfake.

Verifica dei media e catena di custodia

Storicamente, le prove audiovisive presentate in tribunale erano considerate una rappresentazione autentica degli eventi, perché era improbabile che i media estratti da un telefono, una fotocamera o un sistema TVCC fossero manomessi, data la tecnologia dell’epoca. Nel 2026, la manipolazione tramite IA generativa e la creazione di contenuti sintetici sono state democratizzate e l’equilibrio si è spostato contro la possibilità di fidarsi dei media senza verifica.

Questo sviluppo è in parte responsabile della transizione della digital forensics in una disciplina investigativa, con gli agenti delle forze dell’ordine che assumono un ruolo più attivo nella raccolta delle prove. Tuttavia, non è solo l’aumento del volume dei media a creare arretrati di prove digitali; ci sono nuove sfide legate alla catena di custodia.

Per sua natura, la catena di custodia per le prove digitali è molto più complessa, richiedendo la provenienza di accessi autorizzati, archiviazione e manipolazione, e che le copie dei dati e le analisi siano state effettuate utilizzando metodi e strumenti conformi.

Ciò ha dato origine all’adozione dell’autenticazione dei media come processo forense, per assistere investigatori, analisti e pubblici ministeri nel verificare se i media digitali siano stati alterati, da dove provengano e se ci si possa fidare di essi come prove. Tali risultati devono anche essere difendibili e spiegabili in tribunale.

Competenze nel rilevamento di deepfake

Sebbene le prove false siano sempre esistite e le forze dell’ordine abbiano sviluppato procedure reattive per valutare il valore delle prove, l’era dei deepfake ha creato un vettore di minaccia in rapida evoluzione che sta superando queste capacità tradizionali.

Gli investigatori forensi professionisti sono altamente qualificati e i software forensi tradizionali hanno una curva di apprendimento ripida. Oltre a questo, non ci sono abbastanza persone e non c’è abbastanza tempo. Il numero di analisti esperti di digital forensics in tutto il mondo è nell’ordine delle migliaia, il che sposta gran parte dell’aumento del carico di lavoro sugli agenti delle forze dell’ordine e spinge la domanda di nuove competenze.

Una mancanza di competenza nelle prove digitali può rallentare le indagini e influire significativamente sul numero di procedimenti giudiziari. Sebbene sia ancora possibile rilevare manualmente la maggior parte dei media sintetici, questo è un compito ad alta intensità di lavoro e richiede una formazione significativa. Anche gli strumenti forensi tradizionali hanno una curva di apprendimento ripida e non sono scalabili, spostando l’attenzione dei team delle forze dell’ordine verso il potenziale dell’automazione e l’investimento in capacità tecniche.

Strumenti di verifica dei media

Video, immagini e registrazioni vocali, un tempo trattati come reperti oggettivi, vengono ora regolarmente manipolati, generati sinteticamente o modificati selettivamente per sviare investigatori, pubblici ministeri e tribunali.

Con l’esplosione dei casi che coinvolgono deepfake e l’identificazione di contenuti alterati dall’IA che diventa sempre più difficile, è fondamentale che gli esperti di digital forensics abbiano a disposizione strumenti avanzati.

Sebbene sia vero che gli strumenti forensi specialistici siano sempre esistiti, non sono attrezzati per rilevare falsificazioni sofisticate generate dall’IA su larga scala. I software forensi tradizionali per immagini, video e audio sono stati superati dai rapidi progressi nei contenuti generati dall’IA. Potremmo presto avvicinarci al punto in cui anche i professionisti addestrati non potranno più distinguere tra media autentici e manipolati, e abbiamo già superato il punto in cui i volumi di media sospetti sono gestibili solo dagli esseri umani.

Gli strumenti di digital forensics tradizionali sono anche soluzioni puntuali, progettate per analizzare un tipo di media alla volta, mentre i deepfake moderni presentano sempre più spesso contenuti video e audio, con conseguenti flussi di lavoro disgiunti, inefficienze e problemi di compatibilità. Inoltre, la rapida introduzione di nuove funzionalità basate sull’IA in computer e smartphone rende costantemente obsoleti e inaffidabili gli strumenti di digital forensics esistenti, rappresentando una sfida significativa per gli investigatori che potrebbero faticare a raccogliere ed elaborare le prove in modo efficace.

Interpretazione dell’analisi forense

Strettamente legato al divario di competenze, i pubblici ministeri storicamente hanno avuto una scarsa comprensione della rilevanza dei dati digitali per i casi e di come utilizzare efficacemente le prove. I processi di digital forensics tradizionali stanno affrontando flussi di lavoro disgiunti mentre passano all’era dei deepfake, aumentando l’onere per l’investigatore umano per l’interpretazione e ritardando il processo decisionale nelle indagini in cui il tempo è fondamentale.

Il Cellebrite Industry Trends Report 2026 ha rilevato che il 95% degli intervistati nel sondaggio sulla sicurezza pubblica concorda sul fatto che le prove digitali aumentino la risolvibilità dei casi, ma quasi la stessa quantità (94%) afferma che la complessità della gestione dei contenuti digitali sta mettendo a dura prova i carichi di lavoro. È un’arma a doppio taglio e solo il 62% delle agenzie delle forze dell’ordine sta spostando attivamente le risorse dai metodi tradizionali a quelli digitali, mentre la tendenza accelera.

Tuttavia, con milioni di deepfake in circolazione, gli investigatori di digital forensics e i professionisti delle forze dell’ordine sono sotto pressione crescente per gestire grandi carichi di casi con strumenti forensi tradizionali che si affidano pesantemente all’interpretazione umana dei risultati e ritardano significativamente gli esiti. Ancora una volta, questa tendenza sta spingendo a esplorare come l’IA, l’automazione e una nuova ondata di strumenti forensi potrebbero alleviare il problema.

Reporting forense e spiegabilità

L’adozione dell’IA nel processo forense solleva ulteriori domande sulla spiegabilità, quando si tratta dell’output del processo analitico. Circa il 57% degli analisti forensi fatica a spiegare i dati tecnici agli stakeholder non tecnici, rallentando il processo investigativo end-to-end, mentre un numero simile di professionisti legali afferma che i rapporti forensi sono difficili da interpretare, rendendoli più difficili da difendere in tribunale.

Quando si tratta di verifica dei contenuti digitali, non è solo la spiegabilità a essere fondamentale per evitare il “problema della scatola nera”, in cui le reti di deep learning producono autonomamente conclusioni senza interazione umana, ma è anche il confezionamento e la strutturazione dei rapporti forensi per consentire ai tribunali di fare affidamento su analisi tecniche verificabili e riproducibili, piuttosto che su interpretazioni soggettive.

Con così pochi casi che arrivano effettivamente all’azione penale, l’ottimale processo forense viene rivisto end-to-end, integrando i media generati dall’IA e il rilevamento dei deepfake nella fase iniziale di acquisizione delle prove, in modo che ogni file multimediale estratto possa essere automaticamente analizzato per segni di manipolazione prima di entrare nel registro investigativo.

Collaborazione sui casi di deepfake

La digital forensics non sta solo facendo esplodere i carichi di lavoro in termini di volume, ma anche attraverso una superficie più ampia di dispositivi e fonti di contenuti, con una criminalità informatica più sofisticata e organizzata che richiede una significativa collaborazione inter-dipartimentale e internazionale.

Più investigatori e analisti devono essere in grado di condividere le prove e coordinare le indagini in tempo reale, oltre a collaborare con pubblici ministeri, partner internazionali o autorità giudiziarie per gestire in modo sicuro le prove per costruire casi più solidi, spesso mantenendo la piena sovranità dei dati come parte della catena di custodia.

Ciò si traduce in riduzioni drastiche dei tempi di revisione manuale dei casi di rilevamento deepfake, un triage più rapido di set di dati di grandi dimensioni e, cosa più critica, una maggiore fiducia quando si introducono media digitali nei procedimenti legali.

Legislazione sui deepfake in ritardo

Sullo sfondo, la legislazione fatica a tenere il passo con questi rapidi progressi tecnologici. Entro la fine del 2025, nessun paese aveva introdotto nuove leggi relative all’uso malevolo dei deepfake, sebbene un certo numero di stati stesse lottando per perfezionare le leggi esistenti come misura provvisoria.

Alla fine di gennaio 2026, la Corea del Sud, a lungo considerata pioniera nella regolamentazione dell’IA, ha introdotto il set di leggi più completo sull’IA generativa: l’AI Basic Act. Per i deepfake nello specifico, la legge richiede filigrane digitali invisibili per output chiaramente artificiali come cartoni animati o opere d’arte, mentre per i deepfake iper-realistici sono richieste etichette visibili.

Dal punto di vista delle forze dell’ordine, tuttavia, questo avrà scarso impatto, poiché i deepfake deliberatamente malevoli non rispetteranno la legislazione.

La Corea del Sud è stata tuttavia in prima linea in termini di arresti per crimini sessuali legati ai deepfake, ma fatica a perseguire molti casi a causa del gran numero di autori minorenni, il che indica la facilità di accesso e l’uso casuale come arma degli strumenti di IA generativa, noti come “app deepnude”.

A febbraio, l’India ha promulgato un quadro normativo formale sulla creazione di deepfake, ponendo ancora una volta l’onere sulle piattaforme di contenuti e sugli strumenti commerciali di IA generativa di etichettare in modo prominente i contenuti sintetici. Aumentando l’onere sulle piattaforme di condivisione dei contenuti, la legge richiede anche che le reti agiscano entro tre ore per dare seguito a determinati ordini legali relativi a contenuti non etichettati o malevoli.

Sebbene queste leggi siano utili per la protezione dei consumatori in senso generale, non alleviano l’onere sulle forze dell’ordine in termini di intervento sull’utilizzo di deepfake malevoli e, in molti casi, hanno il potenziale di aumentare il carico di lavoro di una funzione già sovraccarica.