Las Vegas, 15 agosto 2026 – L’auto invisibile ai controlli è una realtà: è stata provata con successo la scorsa settimana a Las Vegas, all'ultima edizione del Def Con, uno degli incontri sulla cybersecurity più importanti al mondo. E’ una vettura che se passa davanti alle telecamere di sorveglianza non è tracciata, la sua targa non viene letta e, quindi, neanche l’eventuale multa viene fatta.
L’auto che i sistemi di rilevamento automatici non ‘vedono’ non è un sofisticato prototipo ma una comune Toyota Yaris del 2009, l’utilitaria da poche migliaia di dollari del ricercatore e hacker Bill Swearingen che, appunto, l’ha usata per un esperimento che ha messo alla prova i complessi algoritmi di riconoscimento automatico usati dai sistemi di sorveglianza di ultima generazione già diffusi nelle strade e città americane.
La Yaris ‘invisibile’ è del tutto normale nella meccanica e nella dotazione tecnica, e l’unica modifica che Bill Swearingen ha fatto rispetto al modello di serie è stata cambiare il colore della carrozzeria. Nello specifico, non si tratta di un colore solo ma di un insieme di elementi colorati che compongono un pattern, uno schema regolare di forme geometriche e tonalità studiate al millimetro per “confondere” le telecamere, o meglio non essere classificato dall'intelligenza artificiale che gestisce le immagini raccolte dalle telecamere.
Per la sperimentazione svolta da Swearingen al Def Con di Las Vegas la carrozzeria della sua Yaris è stata ricoperta con una pellicola stampata secondo un preciso pattern generato al computer e poi la vettura è stata fatta transitare ripetutamente davanti a una telecamera prodotta dalla società Flock Safety, una delle aziende leader nella sorveglianza automatizzata e nei sistemi di lettura delle targhe negli Stati Uniti. Il risultato è stato chiaro, la telecamera ha continuato a filmare regolarmente l'auto in transito, ma il software di controllo non è riuscito a classificare il veicolo, e di conseguenza non ne ha rilevato né registrato la targa.
Dietro all'esperimento c'è la tecnica del “noRecognition”, il progetto di cybersecurity sviluppato da Swearingen, che è un professionista del settore e co-fondatore del gruppo SecKC con sede a Kansas City, e che ha l'obiettivo dichiarato di mettere alla prova, e anche fuori uso, i sistemi di riconoscimento automatico impiegati per la sorveglianza di massa.
lI suo funzionamento si basa su un principio noto nella ricerca sull'intelligenza artificiale applicata alle immagini e fa affidamento sul fatto che gli algoritmi di “object detection” non vedono le immagini intere come un occhio umano, ma le scompongono in pattern statistici appresi durante l'addestramento. Quindi alterando in modo mirato colori, forme e schema di una superficie - in pratica il suo pattern - è possibile produrre quelli che vengono chiamati esempi “adversarial”, ovvero immagini che restano perfettamente riconoscibili per una persona, ma che confondono il modello matematico sottostante, portandolo a non classificare correttamente l'oggetto.
Per arrivare al pattern giusto per rendere “invisibile” la sua auto, Swearingen ha addestrato un proprio sistema di intelligenza artificiale per circa un anno, generando vari disegni e poi verificandoli sugli algoritmi usati per i rilevamenti dei sistemi di sorveglianza. Una ricerca che ha prodotto 31,7 milioni di test su altrettanti milioni di verifiche, fino a quando non sono state individuate le combinazioni cromatiche e geometriche più efficaci. E ora il modello sviluppato da Swearingen sarebbe in grado di generare pattern capaci di eludere 11 diversi algoritmi di rilevamento automatico, incluso quello utilizzato per le telecamere Flock che sono tra le più diffuse negli Stati Uniti.
L'applicazione ai controlli stradali, per quanto d’effetto nella sua dimostrazione a Las Vegas, è solo il primo tassello di un progetto più ampio a cui Swearingen sta lavorando. L’obiettivo infatti è di riprodurre gli stessi pattern anche su capi d'abbigliamento, come t-shirt, felpe o accessori da portare, per far diventare “invisibili” ai sistemi automatici di sorveglianza e al riconoscimento facciale le persone che li indossano. Come per l’esperimento sulla Yaris colorata, anche per una felpa stampata coi pattern, non viene impedito alla telecamera di riprendere la scena, ma si impedisce al software di riconoscere correttamente ciò che inquadra, quindi la persona che indossa quella felpa. Si tratta di una tecnica che ha ancora molti limiti che lo stesso Swearingen non nasconde, perché l'efficacia del pattern dipende dall'algoritmo specifico contro cui viene impiegato, e ogni nuovo aggiornamento dei sistemi di rilevamento può renderlo meno efficace, innescando così una rincorsa continua tra chi sviluppa strumenti di sorveglianza e chi cerca il modo di sottrarsi. Inoltre, al di là dell’aspetto tecnico, la ricerca su algoritmi di riconoscimento automatico e i rispettivi pattern di difesa, ripropone il tema sempre più presente nella società contemporanea del rapporto tra la sorveglianza pubblica e i diritti individuali. Una questione quindi che, prima che tecnologica, è politica.