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title: "Ghostati!"
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subtitle: "Esperimenti di trucco avversariale per ingannare il riconoscimento facciale"
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date: 2026-04-10
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weight: 2
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L'implementazione del riconoscimento facciale negli spazi pubblici e privati rappresenta oggi una delle più subdole e pervasive minacce alle nostre libertà civili. Questa tecnologia, calata dall'alto e dispiegata senza alcun reale consenso democratico o trasparenza, trasforma i nostri corpi e i nostri tratti in merce estraibile, alimentando un'infrastruttura di sorveglianza di massa che normalizza il controllo istituzionale in tutta Europa. Abbiamo provato a resistere con i percorsi istituzionali, e visti i loro limiti, iniziamo a sperimentare pratiche di autodifesa...
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Campagne di attivismo come *Reclaim Your Face*[^1] denunciano da anni questa deriva tecno-autoritaria, ribadendo l'urgenza di organizzare una reazione radicale e dal basso contro la biometria di massa[^2].
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## L'approccio: resistenza attraverso il trucco e i metodi avversariali
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Di fronte all'arroganza della sorveglianza algoritmica, l'autodifesa digitale evolve dalle piazze ai nostri stessi volti attraverso le pratiche avversariali: veri e propri atti di hacking fisico e visivo progettati per ingannare e sabotare i modelli di *deep learning*. Utilizzando tecniche mirate come l'*adversarial make-up*, pattern geometrici (Patch), o tessuti *fashion-tech* anti-riconoscimento, possiamo alterare in modo strategico i punti di repere del volto, mandando in cortocircuito i sistemi di *computer vision*. Queste perturbazioni sfruttano le vulnerabilità intrinseche e le scorciatoie matematiche delle reti neurali: applicando ombretti specifici sulle regioni orbitali o blocchi di "rumore" visivo, trasformiamo il nostro aspetto in dati illeggibili per la macchina, restituendoci l'opacità necessaria per sottrarci alla cattura predatoria dei rilevatori[^3][^4].
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## Gli strumenti rilasciati: riprendere il controllo della tecnologia
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Per trasformare la teoria in strumento di lotta, abbiamo sviluppato e raccolto risorse *open-source* pensate per testare le difese direttamente sui nostri dispositivi. Provate la web-app **Ghostmaxxing!**, disponibile a [sindacato.nina.watch/ghostati](https://sindacato.nina.watch/ghostati). Si tratta di uno strumento di test che usa modelli di riconoscimento locale per farvi sperimentare in tempo reale l'efficacia del trucco avversariale tramite la vostra webcam. **Usatela, studiatela e forkatela dal nostro GitHub** per decostruirne i meccanismi, migliorarne il codice e creare nuove interfacce di resistenza tecnologica[^5].
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### 4. La pratica: corpi, sperimentazione e la chiamata al NINA Festival
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Gli algoritmi non si combattono solo sui server, ma sui corpi. L'efficacia di questi strumenti deve essere validata collettivamente: la pratica avversariale richiede sperimentazione continua, test su sistemi diversi, documentazione dei fallimenti e raccolta di feedback per perfezionare le tecniche. Per passare all'azione concreta, vi invitiamo al **NINA Festival di Milano, Sabato 9 Maggio presso Rob de Matt (Via Enrico Annibale Butti, 18)**. A partire dalle **16:00**, durante il talk *"Ghostati. Fashion-tech e protezione dati biometrici"*, condurremo un laboratorio pubblico con *Michelle Tylicki* e altre truccatrici esperte. Testeremo dal vivo prototipi di trucco, registreremo i prima/dopo e filmeremo le interazioni per la prossima fase della nostra campagna. Unisciti a noi: vieni a truccarti, a ingannare le macchine e a riprenderti il tuo volto.
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[^1]: Iniziativa dei cittadini europei [Reclaim Your Face](https://reclaimyourface.eu) (2021), Per il *divieto delle pratiche di sorveglianza biometrica di massa*.
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[^2]: Privacy Network [SARI enterprise](https://privacy-network.it/digital-surveillance/rapporti/sari-enterprise/), rapporto.
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[^3]: Yinpeng Dong et al. (2021), [Adv-Makeup: A New Imperceptible and Transferable Attack on Face Recognition](https://arxiv.org/pdf/2105.03162).
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[^4]: [Adversarial Robustness Toolbox]( https://adversarial-robustness-toolbox.readthedocs.io/en/latest/) (ART), *Documentazione ufficiale sulle tecniche di Evasione Spaziale e DPatch*, IBM.
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[^5]: Ghostmaxxing su github [vecna/ghostati](https://github.com/vecna/ghostati).
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