Multimedia Forensics

Il corso mira a fornire conoscenze avanzate nell’ambito della Multimedia Forensics, con particolare attenzione all’analisi, al riconoscimento e alla rilevazione di manipolazioni digitali (immagini, video, audio, contenuti multimodali), nonché agli aspetti normativi ed etici legati ai deepfake e alle tecniche antiforensi.

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):
Lo studente acquisirà una comprensione solida dei principi fondamentali della Multimedia Forensics, delle principali tecniche di acquisizione e manipolazione dei contenuti multimediali, nonché delle metodologie di rilevazione e attribuzione delle alterazioni. Verranno approfonditi i concetti di digital forgery, deepfake, machine learning e di deep learning per la detection, fino agli approcci multimodali e alle problematiche legate all’adversarial machine learning.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding):
Attraverso esercitazioni di laboratorio e casi di studio, lo studente sarà in grado di applicare le metodologie acquisite per individuare e analizzare manipolazioni digitali su immagini, video e audio.

Autonomia di giudizio (making judgements):
Grazie all’esposizione a diversi scenari di falsificazione e detection, lo studente svilupperà la capacità di valutare in maniera critica l’affidabilità dei risultati ottenuti, riconoscere i limiti delle tecniche disponibili e proporre soluzioni innovative. Sarà inoltre in grado di riflettere sugli aspetti etici, giuridici e sociali connessi all’uso dei deepfake e delle tecniche antiforensi.

Abilità comunicative (communication skills):
Lo studente acquisirà competenze comunicative e padronanza del linguaggio tecnico-scientifico nell’ambito della multimedia forensics, con particolare riferimento alla terminologia di natura tecnica, giuridica e investigativa. 

Capacità di apprendimento (learning skills):
Il corso fornirà allo studente gli strumenti teorici e pratici per aggiornarsi in modo autonomo sui rapidi sviluppi del settore, sviluppando un approccio critico e una metodologia di lavoro orientata alla risoluzione di problemi reali. Seminari tematici e laboratori avanzati stimoleranno la capacità di apprendere nuovi metodi e adattarsi a scenari emergenti nella digital e media forensics.

• Modulo 1: Fondamenti di Digital & Image Forensics
• Modulo 2: Digital Forgery, JPEG Forensics e JPEG AI
• Modulo 3: Deepfake, cenni sui Modelli Generativi, creazione di dati sintetici
• Modulo 4: Deepfake Detection e Attribution su Immagini e Video. 
• Modulo 5: Impostor Bias e Normativa sui Deepfake
• Modulo 6: Audio Deepfake: Tecniche di creazione e di rilevamento
• Modulo 7: Multimodal Deepfake Detection
• Modulo 8: Adversarial Machine Learning e sfide emergenti

- Descrivere i principali metodi di rilevamento di immagini deepfake