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Sicurezza dei Neural Radiance Fields: come funzionano, perché attaccare un NeRF significa alterare la realtà rappresentata e quali minacce, da IPA-NeRF a NeRFool, riguardano la ricostruzione 3D.
Deepfake detection tra laboratorio e mondo reale: accuratezze del 90-98% su FaceForensics++ scendono al 75-82% sui contenuti social; flusso ottico, modelli temporali, blockchain e watermarking come contromisure.
AI per la digital forensics: CNN, LSTM e GNN con accuratezze elevate, ma attacchi adversariali, bias e limiti di ammissibilità probatoria tra AI Act, giurisprudenza italiana e standard ISO/IEC 27037-27043.
Anomaly detection con reti neurali: architetture DNN, CNN e RNN con LSTM e GRU, approcci supervised, unsupervised e semi-supervised, ensemble learning e metriche come precision e recall.
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