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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.
Watermarking invisibile come TrustMark, Stable Signature e SynthID, difese contro gli attacchi avversariali su modelli di diffusione e LLM e tracciabilità dei contenuti sintetici: successi e limiti.
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.
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