Nel corso della 14\u00aa edizione della Cyber Crime Conference si \u00e8 discusso di uno dei temi pi\u00f9 delicati e strategici dell\u2019attuale panorama investigativo: il rapporto tra Open Source Intelligence e Intelligenza Artificiale.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019intervento, intitolato \u201cOSINT e AI: pattern recognition o fabbrica di false evidenze?\u201d<\/em>, ha approfondito la natura profondamente ambivalente delle tecnologie AI applicate ai processi investigativi, evidenziando come lo stesso strumento possa rappresentare contemporaneamente un acceleratore analitico e un potenziale moltiplicatore di disinformazione.<\/p>\n\n\n\n Negli ultimi anni l\u2019Intelligenza Artificiale ha trasformato radicalmente il modo in cui vengono raccolte, correlate e analizzate le informazioni provenienti da fonti aperte.<\/p>\n\n\n\n In ambito OSINT, le applicazioni operative sono ormai numerose:<\/p>\n\n\n\n L\u2019automazione consente oggi di processare quantit\u00e0 di informazioni che sarebbero impossibili da gestire manualmente, riducendo drasticamente tempi di analisi e ampliando le capacit\u00e0 investigative.<\/p>\n\n\n\n In scenari cyber, finanziari e geopolitici, questi strumenti stanno diventando sempre pi\u00f9 centrali per attivit\u00e0 di intelligence, compliance, fraud detection e threat analysis.<\/p>\n\n\n\n Il punto critico emerso durante l\u2019intervento riguarda per\u00f2 l\u2019altra faccia della stessa tecnologia.<\/p>\n\n\n\n Gli strumenti AI non sono utilizzati esclusivamente dagli analisti o dalle forze investigative, ma anche dagli attori ostili che si intende monitorare o identificare.<\/p>\n\n\n\n Tra i casi documentati analizzati durante la conferenza \u00e8 stato ricostruito il noto caso investigativo dell\u2019FBI relativo all\u2019infiltrazione di centinaia di lavoratori IT nordcoreani all\u2019interno di aziende statunitensi attraverso identit\u00e0 digitali artefatte e tecniche avanzate di manipolazione documentale.<\/p>\n\n\n\n Parallelamente, numerosi scenari geopolitici recenti hanno mostrato l\u2019utilizzo crescente di deepfake, contenuti sintetici e campagne informative costruite per alterare percezione pubblica, verifiche investigative e processi decisionali.<\/p>\n\n\n\n In questo contesto, l\u2019AI diventa contemporaneamente:<\/p>\n\n\n\n Uno degli aspetti centrali emersi durante l\u2019intervento riguarda il ruolo dell\u2019analista umano in un ecosistema informativo sempre pi\u00f9 automatizzato.<\/p>\n\n\n\n La questione non \u00e8 pi\u00f9 semplicemente stabilire se utilizzare o meno l\u2019Intelligenza Artificiale nei processi OSINT. Il vero problema riguarda la capacit\u00e0 di distinguere output plausibili da informazioni realmente verificabili.<\/p>\n\n\n\n I modelli AI possono produrre correlazioni convincenti, sintesi coerenti e interpretazioni statisticamente plausibili senza che queste siano necessariamente corrette, contestualizzate o verificabili.<\/p>\n\n\n\n Ed \u00e8 proprio qui che entrano in gioco tre elementi fondamentali:<\/p>\n\n\n\nL\u2019AI come acceleratore dell\u2019analisi investigativa<\/h2>\n\n\n\n
\n
Quando la stessa tecnologia viene usata dagli attori investigati<\/h2>\n\n\n\n
\n
Il vero nodo: cosa resta in capo all\u2019analista?<\/h2>\n\n\n\n