Finanza e deepfake: le vulnerabilità dei sistemi biometrici nel settore finanziario
I sistemi biometrici tradizionali nel settore finanziario stanno affrontando una minaccia senza precedenti rappresentata dalle tecnologie deepfake basate su intelligenza artificiale generativa.
Questo studio analizza l’anatomia delle minacce deepfake, le vulnerabilità sistemiche dei sistemi biometrici attuali e le contromisure strategiche necessarie per preservare l’integrità del sistema finanziario globale nell’era dell’intelligenza artificiale.
Il panorama della sicurezza informatica nel settore finanziario sta attraversando una trasformazione epocale. Le istituzioni finanziarie, che per decenni hanno fatto affidamento sulla robustezza dei sistemi di autenticazione biometrica e di verifica video, si trovano oggi ad affrontare una minaccia emergente di portata straordinaria: i deepfake. Questa tecnologia, basata su algoritmi di intelligenza artificiale e reti neurali generative, rappresenta una delle sfide più insidiose per la cybersecurity contemporanea, in grado di compromettere i fondamenti stessi dell’identificazione digitale.
La crescente sofisticazione delle tecniche di contraffazione sintetica ha raggiunto livelli di realismo tali da rendere praticamente impossibile la distinzione tra contenuti autentici e falsificati a occhio nudo. Secondo Reality Defender, solo lo 0,1% dei consumatori intervistati è riuscito a identificare correttamente cosa fosse reale e cosa fosse falsificato quando presentato con un mix di immagini e video reali e deepfake. Questa statistica allarmante evidenzia l’urgenza di ripensare radicalmente le strategie di sicurezza nel settore finanziario.
La minaccia emergente: anatomia degli attacchi deepfake
Definizione e meccanismi tecnologici
I deepfake, neologismo derivante dalla contrazione di “deep learning” e “fake”, rappresentano contenuti multimediali sintetici prodotti attraverso tecnologie di intelligenza artificiale generativa. Questi algoritmi utilizzano reti antagoniste generative (GAN) e autoencoders variazionali (VAE) per creare rappresentazioni estremamente realistiche di volti, voci e comportamenti umani. La tecnologia sottostante impiega processi di apprendimento automatico che analizzano enormi dataset di contenuti multimediali per apprendere pattern e caratteristiche specifiche dell’individuo target.
Le implicazioni per il settore finanziario sono devastanti. I deepfake possono essere utilizzati per aggirare le misure di sicurezza tradizionali, sfruttando l’elemento umano della fiducia che spesso sottende alle transazioni finanziarie e ai processi decisionali. La capacità di impersonare clienti, dipendenti, dirigenti e funzionari pubblici con scopi fraudolenti o di manipolazione del mercato rappresenta una minaccia sistemica di proporzioni inedite.
Evoluzione della superficie di attacco
L’ecosistema delle minacce deepfake si sta espandendo esponenzialmente. Pindrop Security ha registrato un aumento del 1.400% negli attacchi deepfake durante la prima metà del 2024, con previsioni di ulteriori incrementi e attacchi di alto profilo nel 2025. Questa escalation è alimentata dalla democratizzazione delle tecnologie di generazione deepfake, precedentemente appannaggio esclusivo di attori sofisticati e ben finanziati.
iProov ha identificato 31 nuovi gruppi criminali che vendono strumenti utilizzati per lo spoofing della verifica dell’identità nel solo 2024, con un ecosistema che comprende 34.965 utenti totali. Questa proliferazione di marketplace “Crime-as-a-Service” ha trasformato quello che un tempo era il dominio di attori altamente qualificati in uno strumento accessibile a criminali di ogni livello di competenza tecnica.
Case Study: Il caso emblematico dell’Indonesia
Analisi dell’incidente di sicurezza
Un caso paradigmatico che illustra la vulnerabilità dei sistemi biometrici agli attacchi deepfake è quello verificatosi presso un’istituzione finanziaria indonesiana nell’agosto 2024. Nonostante l’implementazione di misure di sicurezza multi-livello robuste, inclusi riconoscimento facciale e liveness detection come parte del processo Know Your Customer (KYC), gli attaccanti sono riusciti ad aggirare queste protezioni utilizzando oltre 1.100 tentativi di frode deepfake.
La metodologia dell’attacco è particolarmente istruttiva per comprendere le vulnerabilità sistemiche. Gli atacanti hanno ottenuto documenti di identità delle vittime attraverso canali illeciti, utilizzando malware, social media e dark web per manipolare le immagini sui documenti identificativi, alterando caratteristiche come abbigliamento e acconciatura. Successivamente, hanno utilizzato queste foto falsificate per aggirare i sistemi di verifica biometrica dell’istituzione.
Impatto finanziario e sociale
Le conseguenze dell’incidente sono state devastanti sia dal punto di vista economico che sociale. Sono stati rilevati più di 1.000 account fraudolenti, inclusi 45 dispositivi mobili unici utilizzati per condurre l’attacco, con un impatto finanziario stimato da Group-IB in oltre 138,5 milioni di dollari. L’entità delle perdite evidenzia come gli attacchi deepfake non rappresentino più episodi isolati, ma costituiscano una minaccia sistemica capace di causare danni finanziari di scala industriale.
Questo caso ha avuto ripercussioni significative a livello regionale. Dall’Asia-Pacifico è emerso un aumento del 1.530% delle frodi deepfake tra il 2022 e il 2023, spingendo diversi paesi, inclusi Malaysia, Singapore e Indonesia, a emettere avvertimenti sui rischi delle truffe deepfake.
Vulnerabilità dei sistemi biometrici: analisi tecnica
Limitazioni dell’autenticazione biometrica tradizionale
I sistemi di autenticazione biometrica, tradizionalmente considerati pilastri della sicurezza digitale, presentano vulnerabilità intrinseche quando confrontati con le capacità avanzate dei deepfake contemporanei. La suscettibilità dei sistemi biometrici alle manipolazioni deepfake ha diverse implicazioni critiche per la cybersecurity, incluso un aumento del rischio di accesso non autorizzato, potenzialmente conducendo a significative violazioni della sicurezza, furto di dati e diffusione di disinformazione.
Le tradizionali implementazioni di riconoscimento facciale e verifica della voce sono particolarmente vulnerabili agli attacchi di injection digitale. Gartner evidenzia gli attacchi di injection digitale—dove immagini o video sintetici vengono iniettati nel pipeline di autenticazione—come una minaccia crescente, con incidenti aumentati del 200% nel 2023.
Attacchi di Presentation e Liveness Spoofing
Una categoria particolarmente insidiosa di attacchi deepfake è rappresentata dagli attacchi di presentation, dove contenuti sintetici vengono presentati direttamente ai sensori biometrici. iProov ha riportato un aumento del 783% negli attacchi di injection targeting app web mobile e un incremento del 2.665% nell’uso di software di videocamera virtuale per perpetrare truffe.
Questi attacchi sfruttano le limitazioni dei sistemi di liveness detection, progettati per distinguere tra utenti reali e presentazioni statiche o registrate. La crescente sofisticazione dei deepfake ha reso possibile la creazione di “liveness” artificiale convincente, capace di ingannare anche i sistemi di rilevamento più avanzati.
Impatti Sistemici sul Settore Finanziario
Compromissione dell’integrità transazionale
L’implementazione diffusa di deepfake nel panorama delle minacce finanziarie sta generando conseguenze sistemiche di vasta portata. Secondo un recente sondaggio Deloitte, più della metà dei dirigenti C-suite e altri leader senior anticipano un aumento sia nella frequenza che nella scala degli attacchi deepfake targettizzanti i dati finanziari e contabili delle loro aziende nei prossimi 12 mesi.
Le previsioni economiche sull’impatto dei deepfake sono allarmanti. Il Centro Deloitte per i Servizi Finanziari prevede che l’IA generativa potrebbe consentire perdite per frode fino a 40 miliardi di dollari negli Stati Uniti entro il 2027. Questa proiezione sottolinea la necessità urgente di implementare contromisure efficaci prima che il fenomeno raggiunga proporzioni catastrofiche.
Erosione della fiducia istituzionale
Oltre alle perdite finanziarie dirette, i deepfake rappresentano una minaccia esistenziale per la fiducia nelle istituzioni finanziarie. Il settore finanziario si basa sulla fiducia, così come le operazioni commerciali. I dipendenti devono avere fiducia nei metodi di autenticazione biometrica, nel cliente al telefono, nei colleghi nella videoconferenza e nell’espressione del sentiment dei consumatori sui social media per svolgere efficacemente i loro compiti lavorativi.
La compromissione di questa fiducia fondamentale può avere ripercussioni devastanti sulla stabilità del sistema finanziario nel suo complesso. L’incapacità di distinguere tra comunicazioni autentiche e falsificate mina i processi decisionali critici e può portare a errori di valutazione sistemici.
Tassonomia delle minacce: classificazione FS-ISAC
Framework di categorizzazione
La Financial Services Information Sharing and Analysis Center (FS-ISAC) ha sviluppato una tassonomia comprensiva delle minacce deepfake specificamente progettata per il settore finanziario. Questa tassonomia categorizza nove diverse classi di minacce attraverso due domini principali: le sei minacce che le istituzioni finanziarie affrontano dai deepfake e tre vettori di attacco primari che prendono di mira le tecnologie che rilevano e prevengono i deepfake.
Le categorie principali includono:
- Frode ai clienti delle istituzioni finanziarie
- Impersonificazione vocale contro software di riconoscimento vocale
- Impersonificazione vocale contro controllo umano
- Impersonificazione dell’identità biometrica online
- Impersonificazione di persone di interesse
- Impersonificazione di dipendenti
- Impersonificazione di figure pubbliche
- Schemi di social engineering avviati da deepfake
- Phishing basato sulla voce (vishing)
- Frode in riunioni deepfake
- Account social media deepfake
- Coercizione abilitata da deepfake
Analisi dei Vettori di attacco tecnologici
La tassonomia identifica inoltre tre categorie critiche di attacchi che prendono di mira specificamente le tecnologie di rilevamento deepfake:
Attacchi avversariali ai modelli di rilevamento deepfake
Questa categoria include data poisoning, dove i dati di training vengono manomessi per fuorviare il modello, model inversion che estrae dati dal modello di rilevamento, membership inference per apprendere informazioni su istanze specifiche di dati di training, ed evasion attacks dove gli avversari inseriscono dati appositamente crafted per ingannare il sistema di rilevamento.
Progettazione insicura della pipeline del modello di rilevamento
Le vulnerabilità in questa categoria includono dati di training insufficienti o di bassa qualità, mancanza di generalizzabilità, assenza di training avversariale, e utilizzo di modelli deboli o inappropriati.
Attacchi di rimozione o manomissione di watermark avversariali
Questi attacchi prendono di mira le strategie di mitigazione applicate per prevenire la creazione di deepfake, manipolando o rimuovendo watermark da immagini, audio, video e testo.
Contromisure e strategie di difesa
Approcci multi-livello alla sicurezza
La complessità e la sofisticazione delle minacce deepfake richiedono l’implementazione di strategie di difesa multi-livello che integrino controlli tecnologici, procedurali e umani. I controlli sono classificati come prevenzione o rilevamento, con controlli di prevenzione che aiutano ma non possono prevenire tutti i deepfake, rendendo necessari controlli di rilevamento per identificare exploit attivi.
Controlli di prevenzione primari:
- Autenticazione multi-fattore rafforzata
- Rilevamento della vivacità (liveness detection) avanzato
- Processi di riduzione della frode (callback di conferma transazioni)
- Limitazione dell’accesso dell’utente a registrazioni audio e video
- Blocco dell’accesso a strumenti di generazione deepfake
Controlli di rilevamento:
- Tecnologie di rilevamento deepfake multi-modali
- Monitoraggio del brand sui social media
- Sistemi anti-frode avanzati basati su IA
- Biometria comportamentale
Implementazione di Watermark e Provenance
Una strategia emergente nella lotta contro i deepfake è l’implementazione di watermark digitali e metadati di provenienza. I watermark rappresentano una nuova capacità di protezione che appare in multiple categorie; tuttavia, questo è ancora molto un controllo nascente e la Tassonomia elenca minacce a questa capacità di protezione.
L’adozione di standard come C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) può fornire un framework robusto per la verifica dell’autenticità dei contenuti multimediali, anche se rimangono sfide significative nell’implementazione e nella resistenza agli attacchi avversariali.
Training e awareness del personale
La formazione dei dipendenti rappresenta un controllo che protegge contro multiple tipologie di attacchi. I dipendenti dovrebbero comprendere cosa sono i deepfake, le basi per riconoscerli e come segnalarli. Contestualizzare il training sui deepfake probabilmente aumenta la vigilanza dei dipendenti.
Esempi di training specifico per ruolo includono:
- Wealth manager: allerta per deepfake di clienti high-net-worth che richiedono trasferimenti di fondi
- Dipendenti di funzioni contabili: vigilanza per deepfake di dirigenti che richiedono trasferimenti di fondi confidenziali
Prospettive normative e regulatory
Evoluzione del framework normativo
Il panorama normativo relativo ai deepfake sta rapidamente evolvendo, con implicazioni significative per le istituzioni finanziarie. Secondo Steven Smith di Tools For Humanity, se il 2024 è stato l’anno del deepfake, allora il 2025 deve essere l’anno della regolamentazione anti-deepfake. Tuttavia, lo spazio normativo che circonda i deepfake è frammentato nel migliore dei casi, mentre gli Stati Uniti mancano ancora di leggi federali che potrebbero affrontare la creazione, disseminazione e uso dei deepfake.
Compliance e responsabilità istituzionale
Le istituzioni finanziarie devono navigare un ambiente normativo in rapida evoluzione, dove la responsabilità per la prevenzione delle frodi deepfake può estendersi oltre la mera implementazione di controlli tecnici. I rischi normativi includono l’assunzione o la fornitura di individui sanzionati che può essere illegale, anche se l’identità del candidato è stata falsificata con deepfake, e potrebbe presentare rischi legali e normativi per l’istituzione finanziaria.
Prospettive future e raccomandazioni strategiche
Evoluzione tecnologica e Threat Intelligence
La battaglia contro i deepfake rappresenta una corsa agli armamenti tecnologica continua. La frode dell’identità deepfake può solo peggiorare, specialmente considerando il tasso al quale l’IA generativa sta crescendo sia in popolarità che in complessità. Questo renderà il rilevamento ancora più difficile per i sistemi di verifica.
Le istituzioni finanziarie devono investire in capacità di threat intelligence avanzate e mantenere aggiornate le loro difese attraverso:
- Collaborazione con vendor tecnologici specializzati
- Partecipazione a iniziative di condivisione di intelligence settoriale
- Implementazione di processi di testing avversariale continuo
Architetture di sicurezza Zero-Trust
L’adozione di architetture zero-trust rappresenta una strategia fondamentale per mitigare i rischi deepfake. Questo approccio assume che nessun utente o dispositivo sia intrinsecamente attendibile, richiedendo verifica continua e autorizzazione contestuale per ogni transazione.
Investimenti in ricerca e sviluppo
Le organizzazioni cercheranno di ridurre il numero di strumenti di cybersecurity in uso, passando a piattaforme unificate nel 2025. Si prevede che il passaggio a un’architettura di sicurezza più olistica sarà guidato dalla necessità di ridurre la complessità, aumentare l’efficienza e superare le carenze nelle competenze di cybersecurity.
Conclusioni: Toward Resilient Financial Ecosystems
L’emergenza dei deepfake rappresenta una delle sfide più complesse e multidimensionali che il settore finanziario abbia mai affrontato. La capacità di queste tecnologie di compromettere i fondamenti dell’identificazione digitale e della fiducia istituzionale richiede una risposta coordinata e proattiva da parte di tutte le parti interessate.
Le istituzioni finanziarie devono riconoscere che la lotta contro i deepfake non è meramente una questione tecnologica, ma una sfida sistemica che richiede l’integrazione di controlli tecnici avanzati, processi operativi robusti, formazione del personale approfondita e collaborazione intersettoriale. Il caso dell’Indonesia serve da monito: anche le organizzazioni con misure di sicurezza apparentemente robuste possono essere vulnerabili agli attacchi deepfake sofisticati.
La strada verso la resilienza richiede investimenti significativi in ricerca e sviluppo, adozione di architetture di sicurezza zero-trust, implementazione di controlli multi-livello e, crucialmente, il mantenimento di una cultura di vigilanza e adattabilità continua. Solo attraverso questo approccio olistico il settore finanziario può sperare di preservare l’integrità e la fiducia che costituiscono i pilastri del sistema finanziario globale.
Fonti
Deloitte Center for Financial Services (2024). Deepfake Banking and AI Fraud Risk. URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/financial-services-industry-predictions/2024/deepfake-banking-fraud-risk-on-the-rise.html
Biometric Update (2025). 2025 Deepfake Threat Predictions from Biometrics, Cybersecurity Insiders. URL: https://www.biometricupdate.com/202501/2025-deepfake-threat-predictions-from-biometrics-cybersecurity-insiders
Mea Digital Integrity (2025). How Deepfakes Are Undermining Biometric Identity Checks in 2025. URL: https://www.mea-integrity.com/how-deepfakes-are-undermining-biometric-identity-checks-in-2025/
Deep Media (2025). How Deepfakes Will Challenge Biometric Face Verification in 2025. URL: https://deepmedia.ai/blog/2025-biometric-face
FS-ISAC (2024). Deepfakes in the Financial Sector: Understanding the Threats, Managing the Risks. URL: https://www.fsisac.com/hubfs/Knowledge/AI/DeepfakesInTheFinancialSector-UnderstandingTheThreatsManagingTheRisks.pdf
ISACA (2024). Examining Authentication in the Deepfake Era. URL: https://www.isaca.org/resources/white-papers/2024/examining-authentication-in-the-deepfake-era
Frontier Enterprise (2025). Deepfake Fraud: AI’s Impact on Financial Institutions. URL: https://www.frontier-enterprise.com/deepfake-fraud-ais-impact-on-financial-institutions/
Group-IB & ASEAN Technology & Security Magazine (2024). Deepfake Fraud Threats to Financial Institutions. URL: https://aseantechsec.com/deepfake-fraud-threats-to-financial-institutions/
The Register (2025). Deepfake Cyberattacks Proliferated in 2024. URL: https://www.theregister.com/2025/03/04/faceswapping_scams_2024/
CSIS (2025). Cyber Scamming Goes Global: Unveiling Southeast Asia’s High-Tech Fraud Factories. URL: https://www.csis.org/analysis/cyber-scamming-goes-global-unveiling-southeast-asias-high-tech-fraud-factories
