Hacker inventa la pellicola che fa diventare invisibile l’auto alle telecamere
A Las Vegas una Toyota Yaris è diventata “invisibile” ai sistemi di sorveglianza: la macchina resta nel video, ma l’intelligenza artificiale non riesce più a riconoscerla
Non è Harry Potter, non c’è alcun mantello magico e soprattutto la Toyota resta perfettamente visibile. Eppure, davanti a una telecamera intelligente, quell’auto può diventare praticamente inesistente.
L’esperimento arriva da Las Vegas, dove l’hacker e ricercatore di cybersecurity Bill Swearingen ha presentato il progetto noRecognition durante Def Con, una delle più importanti conferenze mondiali dedicate alla sicurezza informatica.
Il bersaglio dell’esperimento era una Toyota Yaris ricoperta con una particolare pellicola decorata da colori e motivi geometrici. Swearingen l’ha fatta transitare davanti a una telecamera di Flock, azienda statunitense specializzata nei sistemi automatici di sorveglianza dei veicoli. La scena, a prima vista, sembra quasi banale: la telecamera riprende l’automobile e registra regolarmente le immagini. Il problema arriva un istante dopo, quando entra in campo l’intelligenza artificiale incaricata di interpretarle.
L’algoritmo non riesce infatti a classificare correttamente la Yaris come veicolo. E se il sistema non riconosce l’oggetto, non può attivare le procedure automatiche associate alla sua identificazione, compresa la lettura della targa. È questa la parte più interessante, ma anche più inquietante, dell’esperimento. La pellicola non rende davvero invisibile l’automobile: rende meno affidabile il “cervello” digitale che dovrebbe riconoscerla.
31 milioni di tentativi per trovare il pattern perfetto
L’essere umano continua a vedere una macchina senza alcuna difficoltà. L’intelligenza artificiale, invece, può trovarsi davanti a una rappresentazione visiva che non corrisponde più abbastanza ai modelli utilizzati durante l’addestramento. Swearingen ha costruito il progetto proprio partendo da questa vulnerabilità. Il suo sistema genera infatti pattern grafici e li sottopone continuamente ai modelli di riconoscimento, verificando quali riescano a provocare gli errori più significativi.
Il numero racconta meglio di qualsiasi slogan la dimensione dell’esperimento: secondo quanto riportato da Inc., il ricercatore avrebbe effettuato circa 31 milioni di tentativi nell’arco di un anno prima di arrivare alle configurazioni più efficaci. Il sistema sviluppato da Swearingen sarebbe riuscito a produrre pattern capaci di eludere 11 algoritmi open source di rilevamento, incluso il modello utilizzato nell’esperimento con Flock.
Flock, dal canto suo, opera in un settore ormai enorme negli Stati Uniti. Secondo TechCrunch, la società dispone di una rete di almeno 80.000 telecamere nel Paese, mentre più di 6.000 clienti utilizzano i suoi sistemi di lettura delle targhe e sorveglianza.
È proprio questa crescita della videosorveglianza automatizzata ad alimentare il confronto sulla privacy. Nel luglio 2026, per esempio, il dipartimento di polizia di Los Angeles ha lasciato scadere il proprio contratto con Flock, citando preoccupazioni relative a libertà civili, privacy e gestione dei dati.
Dalle auto alle T-shirt: la prossima frontiera
Swearingen sta lavorando all’applicazione degli stessi principi anche all’abbigliamento. L’obiettivo è trasformare i pattern utilizzati sulle automobili in motivi da stampare su T-shirt, felpe e altri capi. In questo modo, la stessa tecnica potrebbe interferire con i sistemi automatici progettati per individuare le persone.
Potrebbero quindi comparire disegni progettati specificamente per disturbare i sistemi di computer vision, con versioni personalizzate destinate a differenti scenari e differenti modelli di riconoscimento.
Qui, però, finisce la fantascienza e comincia la parte più concreta della vicenda. Un pattern efficace contro un determinato algoritmo non garantisce automaticamente lo stesso risultato contro tutti gli altri sistemi.
La presunta “invisibilità” resta dunque relativa, tecnologicamente situata e dipendente dall’algoritmo utilizzato dalla telecamera. Cambiando modello, angolazione, condizioni ambientali o sistema di analisi, l’efficacia del pattern può diminuire sensibilmente. Questo particolare impedisce di trasformare l’esperimento di Las Vegas in una scorciatoia per sfuggire universalmente alla videosorveglianza.
Ed è qui che la storia assume un significato più ampio. Per anni abbiamo immaginato la sorveglianza come una corsa tecnologica nella quale le telecamere diventavano sempre più potenti e intelligenti. Ora emerge il contrappasso: la stessa intelligenza artificiale utilizzata per sorvegliare può essere sfruttata per individuare i suoi punti deboli. Una guerra tecnologica nella quale ogni miglioramento genera inevitabilmente una nuova contromossa.
La questione non riguarda soltanto automobili, multe o targhe. Riguarda la fiducia che riponiamo nei sistemi automatici quando trasformano un’immagine in un’informazione, un’informazione in un’identità e un’identità in una decisione. La Toyota di Las Vegas, insomma, non è diventata invisibile. È diventata qualcosa di molto più interessante: un promemoria tecnologico del fatto che anche l’intelligenza artificiale, quando guarda il mondo, può prendere una cantonata clamorosa.
Di Dario Lessa
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