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Senza arrivare agli eccessi della Cina dove basta percorrere un\u2019autostrada per essere accecati dal bagliore di centinaia di flash e sentirsi puntati addosso gli obiettivi di una foresta di telecamere, anche negli USA sono ormai numerosissimi i dispositivi che leggono le targhe e riconoscono i volti dei conducenti<\/b>. Servono alle forze dell\u2019ordine per controllare il territorio e individuare potenziali malviventi, ma l\u2019immenso database di immagini ed informazioni che ne scaturisce pone questioni importanti legate alla privacy, ma anche alla sicurezza in caso di errore<\/b>. Questo \u00e8 il motivo ufficiale della protesta di un gruppo di hacker, uno dei quali ha inventato un modo per rendere le automobili \u201cinvisibili\u201d.<\/b><\/p>\n
La Yaris che manda in tilt i sensori<\/p>\n
L\u2019idea arriva dal ricercatore di cybersecurity Bill Swearingen<\/b>, fondatore del progetto noRecognition, il cui obiettivo \u00e8 combattere gli algoritmi dell\u2019AI per impedire che riconoscano volti e oggetti, incluse le auto<\/b>. La cosa pi\u00f9 ironica \u00e8 che per sviluppare i particolari pattern grafici che mandano in confusione i sistemi automatici di riconoscimento<\/b>, Bill si \u00e8 servito lui stesso dell\u2019AI, in pratica mettendole una contro l\u2019altra.<\/b> La dimostrazione pi\u00f9 spettacolare \u2013 dopo aver dimostrato il funzionamento su felpe e cappelli che facevano \u201csparire\u201d le persone, \u00e8 avvenuta durante la conferenza DEF CON di Las Vegas, dove una Toyota Yaris \u00e8 stata ricoperta con uno di questi disegni.<\/b><\/p>\n
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Come funziona<\/p>\n
La telecamera in realt\u00e0 continuava a vedere e registrare l\u2019auto, ma il software faticava a riconoscerla come tale perch\u00e9 l\u2019algoritmo giungeva a conclusioni sbagliate<\/b>. Secondo i test effettuati da Swearingen, il pattern \u00e8 riuscito a confondere tutti gli 11 algoritmi open source di riconoscimento<\/b> utilizzati nella prova, oltre ai sistemi Flock per la lettura delle targhe<\/b> e alle body camera di Axon. Qui non si tratta della leggenda metropolitana della pellicola riflettente capace di rendere illeggibile una targa, ma di un vero e proprio camouflage digitale applicato fisicamente alla vettura.<\/b><\/p>\n
Non \u00e8 invisibilit\u00e0, \u00e8 confusione<\/p>\n
La differenza \u00e8 sostanziale. Invece di attaccare direttamente il software<\/b>, la strategia \u00e8 quella di ricoprire con questi disegni astratti l’oggetto che il software deve interpretare<\/b>: siccome ci sono tantissime grafiche capaci di confondere gli algoritmi di analisi, impedendo loro di raggiungere la percentuale minima di certezza su ci\u00f2 che stanno vedendo, secondo Bill sar\u00e0 sempre pi\u00f9 difficile neutralizzare un singolo disegno.<\/b><\/p>\n
Il rischio di errore<\/p>\n
Flock Safety \u00e8 il nome della gigantesca rete di telecamere capaci non solo di leggere le targhe, ma di identificare caratteristiche delle vetture, creando una sorta di \u201cimpronta digitale\u201d dell’automobile<\/b>. Il sistema viene utilizzato dalle forze dell’ordine statunitensi per ricostruire gli spostamenti e collegare veicoli e luoghi, con una percentuale di accuratezza tra il 93 e il 99 per cento<\/b>, ma quando si parla di miliardi di scansioni, anche una percentuale apparentemente eccellente genera un numero di errori impressionanti. Secondo i calcoli, sono 20 miliardi di targhe al mese e anche ipotizzando un’accuratezza del 99%, significherebbe potenzialmente 200 milioni di pericolose imprecisioni.<\/b> Un falso riconoscimento segnalato dal software pu\u00f2 trasformarsi in un controllo di polizia, in una detenzione illegittima e, nei casi peggiori, in una situazione pericolosa. Il punto debole, dunque, non \u00e8 necessariamente una singola telecamera che confonde la lettera \u201cO\u201d e il numero \u201c0\u201d, ma l’intera catena: dati inseriti male, riconoscimento automatico imperfetto e operatori che scelgono di fidarsi della tecnologia senza verificare adeguatamente.<\/b><\/p>\n
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La guerra delle macchine<\/p>\n
E cos\u00ec nasce una sfida degna di un film di fantascienza, ma assolutamente reale: l’intelligenza artificiale utilizzata per sorvegliare le automobili viene sfidata da un’altra intelligenza artificiale che studia come renderle difficili da riconoscere<\/b>. Flock pu\u00f2 addestrare i propri sistemi per reagire ai nuovi pattern, mentre noRecognition pu\u00f2 generare grafiche sempre differenti, in una partita a scacchi tra algoritmi<\/b>. Quello che a prima vista pu\u00f2 sembrare un wrapping curioso, oppure le livree con cui le Case automobilistiche nascondono le forme dei prototipi durante i test, \u00e8 a tutti gli effetti un vestito pensato per non farsi riconoscere.<\/b> La Yaris ricoperta di strani disegni alla fine non \u00e8 altro che il tentativo di sfuggire a un’epoca in cui le automobili sono diventate oggetti digitalmente tracciabili e dove la carrozzeria pu\u00f2 trasformarsi in uno strumento di privacy.<\/b><\/p>\n
15 agosto 2026<\/p>\n
\n \u00a9 RIPRODUZIONE RISERVATA\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Negli Usa sono ormai centinaia di migliaia le telecamere con riconoscimento facciale, pensate per prevenire la criminalit\u00e0 ma…\n","protected":false},"author":3,"featured_media":633240,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[173],"tags":[20675,2537,666,2765,5957,9710,3844,243796,2572,68405,91746,4070,667,668,1537,90,89,349447,16781,133,100998,12618,10569,10138,10146,349448,195,198,199,197,200,201,6341,49130,194,196,7045,410,349449,160142],"class_list":["post-633239","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-scienza-e-tecnologia","tag-algoritmi","tag-altra","tag-artificiale","tag-auto","tag-automobili","tag-bill","tag-centinaia","tag-confondere","tag-confusione","tag-disegni","tag-grafiche","tag-hacker","tag-intelligenza","tag-intelligenza-artificiale","tag-it","tag-italia","tag-italy","tag-norecognition","tag-oggetti","tag-ormai","tag-pattern","tag-privacy","tag-rendere","tag-riconoscere","tag-riconoscimento","tag-ricoperta","tag-science","tag-science-and-technology","tag-scienceandtechnology","tag-scienza","tag-scienza-e-tecnologia","tag-scienzaetecnologia","tag-sistemi","tag-software","tag-technology","tag-tecnologia","tag-telecamere","tag-usa","tag-usa-ormai","tag-yaris"],"share_on_mastodon":{"url":"","error":"Validation failed: Text character limit of 500 exceeded"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/633239","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=633239"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/633239\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/633240"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=633239"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=633239"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=633239"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}