Il rischio nascosto dietro lo schermo
Imagina di ricevere una chiamata per un’opportunità di lavoro apparentemente legittima. L’intervistatore ha un volto professionale, una voce chiara e conosce dettagli sulla tua candidatura. Tutto sembra perfetto. Peccato che non sia reale. Questa è la nuova realtà delle truffe con deepfake durante i colloqui online, un fenomeno in crescita esponenziale che sfrutta l’intelligenza artificiale per creare video e audio falsi indistinguibili dalla realtà.
La soluzione più immediata? Non condividere mai informazioni personali, coordinate bancarie o documenti durante un colloquio online non verificato, specialmente se contattato tramite canali informali come WhatsApp o Telegram. Verifica sempre l’identità del datore di lavoro contattandolo direttamente attraverso i canali ufficiali.
Come funzionano le truffe con deepfake nei colloqui
I truffatori utilizzano tecnologie di face swapping e sintesi vocale per creare deepfake audio e video estremamente realistici. Durante una videochiamata, il criminale appare con il volto di un vero intervistatore o dirigente aziendale, con tanto di voce sintetizzata che suona naturale e convincente.
Lo schema tipico funziona così:
- Il contatto iniziale: ricevi una telefonata o un messaggio da un numero estero (spesso con prefisso +351 del Portogallo) che afferma di avere un’opportunità di lavoro straordinaria basata sul tuo curriculum.
- Lo spostamento su piattaforme informali: ti viene chiesto di aggiungere il numero su WhatsApp o Telegram per “fornire maggiori dettagli” in un ambiente meno formale.
- La raccolta di dati sensibili: una volta sulla piattaforma di messaging, inizia lo scambio di documenti personali: carta d’identità, dati bancari, codice fiscale e altre informazioni critiche.
- Il pagamento iniziale: dopo aver guadagnato la tua fiducia, ti viene chiesto di pagare una “quota di iscrizione” o un “pacchetto iniziale” per completare il processo di assunzione.
- L’utilizzo dei tuoi dati: le informazioni raccolte vengono utilizzate per furto di identità, accesso a conti bancari o vendita sul dark web.
Il ruolo dei deepfake nella truffa del CEO
Una variante ancora più sofisticata è la “truffa del CEO 2.0”, che evolve il vecchio schema della “mail del capo”. In questo caso, un dipendente riceve una videochiamata dal “titolare” dell’azienda che richiede un bonifico immediato per un’acquisizione segreta o un’operazione urgente.
Grazie ai deepfake:
– Il volto è quello giusto: il video mostra effettivamente il CEO o un dirigente senior dell’azienda
– La voce è convincente: la sintesi vocale riproduce il tono, l’accento e le cadenze tipiche della persona impersonata
– Il contesto è plausibile: il criminale conosce dettagli interni dell’azienda che rendono la richiesta credibile
– L’urgenza è pressante: la richiesta di pagamento è presentata come un’operazione riservata che non può essere discussa
Il risultato è che il dipendente autorizza il bonifico, credendo di agire su ordine del vertice aziendale.
I settori più colpiti nel 2026
Secondo le previsioni di sicurezza per il 2026, i settori maggiormente presi di mira dai deepfake sono:
– Sanità e pubblica amministrazione: bersagli principali per attacchi ransomware e furto di dati
– Settore finanziario: vulnerabile a frodi e trasferimenti di denaro non autorizzati
– Energia e infrastrutture critiche: obiettivi strategici per attacchi coordinati
– Manifatturiero: esposto al furto di proprietà intellettuale e dati sensibili
Segnali d’allarme da non ignorare
Storicamente, uno dei segnali d’allarme di una truffa romantica o lavorativa era che i truffatori evitavano le videochiamate. Con i deepfake, questa protezione naturale è stata neutralizzata. Tuttavia, esistono ancora indicatori che possono aiutarti:
– Contatto iniziale attraverso canali informali: nessuna azienda legittima ti contatta per un colloquio via WhatsApp o Telegram
– Pressione per condividere documenti rapidamente: le procedure di assunzione legittime richiedono verifiche formali, non raccolta frettolosa di dati personali
– Richieste di pagamento anticipato: nessun datore di lavoro chiede denaro “per iniziare” il lavoro
– Dettagli incoerenti: anche i deepfake più sofisticati possono avere piccoli errori di sincronizzazione audio-video
– Impossibilità di verificare: se non riesci a trovare l’azienda o il recruiter su LinkedIn o sui canali ufficiali aziendali, è una bandiera rossa
Come proteggere te stesso e la tua azienda
Per i singoli utenti:
– Verifica sempre l’identità del datore di lavoro contattando direttamente l’azienda attraverso il numero ufficiale o il sito web
– Non condividere mai documenti personali, coordinate bancarie o codici di accesso durante un colloquio
– Usa videochiamate solo con aziende verificate e attraverso piattaforme ufficiali
– Quando in dubbio, chiedi di posticipare la conversazione a un momento in cui potrai verificare l’identità del contatto
Per le aziende:
– Implementa modelli di difesa resilienti che combinano intelligenza artificiale e controllo umano
– Adotta un approccio human-led e AI-empowered, dove l’IA opera alla velocità delle macchine ma le persone mantengono il controllo strategico
– Fornisci formazione regolare ai dipendenti su phishing, smishing e tecniche di impersonazione
– Stabilisci protocolli rigorosi per le richieste di trasferimento di denaro, richiedendo sempre verifiche multi-livello
– Monitora i canali di comunicazione non ufficiali dove i truffatori potrebbero contattare i dipendenti
– Implementa autenticazione multi-fattore per tutti i sistemi critici
Technical Deep Dive: La tecnologia dietro i deepfake
I deepfake sfruttano algoritmi di deep learning, in particolare le reti neurali generative adversariali (GAN – Generative Adversarial Networks). Ecco come funzionano:
Sintesi vocale (Voice Cloning)
La tecnologia di text-to-speech sintetico moderna utilizza reti neurali ricorrenti (RNN) e reti neurali convoluzionali (CNN) per:
- Analizzare campioni audio della voce target (anche brevi, 30-60 secondi)
- Estrarre caratteristiche uniche: tono, ritmo, accento, pause
- Generare nuovo audio che riproduce queste caratteristiche con il testo desiderato
I modelli più avanzati includono WaveNet e Tacotron 2, che producono audio praticamente indistinguibile da una voce umana reale.
Sintesi video (Face Swapping)
Il face swapping utilizza:
- Rilevamento facciale: identificare i punti chiave del volto (occhi, naso, bocca) sia nel volto source che in quello target
- Estrazione di caratteristiche: mappare le espressioni e i movimenti facciali
- Generazione: utilizzare encoder-decoder networks per sovrapporre il volto source sul target mantenendo coerenza con i movimenti e l’illuminazione
- Blending: fusione seamless tra il volto sintetico e il resto del corpo/sfondo
Deepfake in tempo reale
Per le videochiamate live, i criminali utilizzano:
– GPU ad alta potenza (NVIDIA A100, RTX 4090) per elaborazione real-time
– Modelli ottimizzati che sacrificano leggermente la qualità per mantenere latenza bassa (< 200ms)
– Software open-source come DeepfaceLive o FaceSwap che integrano questi algoritmi
– Filtri di post-processing per correggere artefatti e migliorare il realismo
Indicatori tecnici di un deepfake
Se sai cosa cercare, alcuni artefatti rimangono visibili:
– Sincronizzazione audio-video imperfetta: ritardi di 50-200ms tra movimento delle labbra e suono
– Incoerenza negli occhi: pupille che non seguono correttamente la luce o lo sguardo
– Bordi sfumati: il confine tra il volto sintetico e il collo/capelli non è perfetto
– Lampeggio innaturale: frequenza di lampeggio anomala o assente
– Texture della pelle: uniformità eccessiva o mancanza di imperfezioni naturali
– Riflessi negli occhi: assenza di riflessi coerenti con la fonte di luce
Strumenti di rilevamento
Sono in sviluppo algoritmi specifici per rilevare deepfake:
– Analisi spettrale: esaminare anomalie nella frequenza audio
– Rilevamento di artefatti: identificare pattern tipici dei modelli GAN
– Analisi biologica: verificare coerenza con i movimenti facciali naturali umani
– Blockchain verification: certificazione crittografica dell’autenticità di video/audio
Tuttavia, il divario tra la velocità di creazione di deepfake sempre più realistici e la capacità di rilevarli continua ad allargarsi, rendendo l’educazione dell’utente ancora la difesa più efficace.
Fonte: https://www.cybersecurityinsider.com/deepfake-interview-scams/
