AI e digital forensics: cosa cambia? È una domanda sempre più urgente per chi si occupa di diritto penale e indagini digitali. L’AI, infatti, trasforma sia il modo in cui si commettono i reati sia quello in cui li si deve provare in tribunale. Un caso emblematico è quello del nuovo reato di deepfake illecito, introdotto in Italia con la Legge n. 132/2025.
Il nuovo reato: l’art. 612-quater del Codice penale
Dal 10 ottobre 2025 è in vigore l’articolo 612-quater del Codice penale. Chi diffonde, senza consenso, immagini, voci o video falsificati con l’AI, causando un danno alla persona ritratta, rischia da uno a cinque anni di reclusione. Il reato scatta quando il contenuto falso è talmente convincente da trarre in inganno chi lo vede o lo ascolta.
La prova digitale non è più quella di una volta
Per decenni, la digital forensics ha poggiato su tre pilastri: la copia bit-per-bit del dispositivo, il calcolo dell’hash per garantire l’integrità del dato, la catena di custodia dalla scena del crimine all’aula di tribunale. Con i deepfake, però, questo schema mostra tutti i suoi limiti. Infatti, chi crea un falso video su una piattaforma cloud lascia tracce — log di sistema, metadati, ID di sessione, indirizzi IP — che, però, scompaiono in fretta. I sistemi cloud sovrascrivono automaticamente i dati in pochi giorni, a volte in poche ore. L’investigatore forense deve, quindi, intervenire quasi in tempo reale: ogni ora persa può significare la perdita irreversibile della prova.
Il problema della “scatola nera”
Anche quando si riesce ad acquisire i dati, però, resta un nodo ancora più difficile da sciogliere: come si dimostra in tribunale che un video è falso? Se l’unico strumento disponibile è un altro algoritmo — un “rilevatore di deepfake” — che non sa spiegare come arriva alle sue conclusioni, si crea un circolo vizioso pericoloso.
Si ricordi che il processo penale italiano richiede che ogni prova sia verificabile e confutabile. L’avvocato difensore deve, infatti, poter interrogare la logica che ha prodotto la conclusione accusatoria. Se quella logica è una rete neurale che elabora milioni di parametri senza lasciare traccia comprensibile del suo ragionamento, il diritto di difesa rischia di svuotarsi di contenuto. Per questo molti esperti chiedono che la cosiddetta Explainable AI (XAI) diventi un requisito di ammissibilità della prova, non un optional tecnico.
L’AI come autore, strumento o vittima
AI e digital forensics: cosa cambia emerge con chiarezza anche quando si analizza il ruolo che l’AI può ricoprire in un reato. Non sempre è solo uno “strumento” nelle mani di un essere umano. In alcuni casi, l’AI agisce in autonomia e la responsabilità ricade su chi l’ha progettata o addestrata con dati distorti. In altri casi, è l’AI stessa a subire un attacco, per esempio attraverso input manipolati che la inducono a prendere decisioni sbagliate. Ogni scenario richiede, quindi, un approccio investigativo diverso e competenze che vanno ben oltre la tradizionale informatica forense.
Serve un cambio di paradigma
La digital forensics del futuro non può limitarsi ad acquisire file e calcolarne l’hash. Deve essere in grado di analizzare dataset di addestramento distribuiti su server in tutto il mondo e di ricostruire le interazioni tra un utente e un modello generativo. Inoltre, deve saper tradurre in linguaggio giuridico comprensibile la logica di algoritmi complessi. Questo richiede obblighi di conservazione dei log imposti per legge ai fornitori di servizi AI; nuove figure di esperti forensi capaci di muoversi tra ingegneria informatica e diritto penale. E, infine, procedure di acquisizione d’urgenza applicabili anche in ambienti cloud e su giurisdizioni straniere.
Non si tratta, dunque, di bloccare il progresso tecnologico. La sfida è quella di fare in modo che la giustizia riesca a tenere il passo, ma senza sacrificare le garanzie fondamentali del processo.
Articolo di M.P.
