{"id":31102,"date":"2026-11-02T12:41:58","date_gmt":"2026-11-02T10:41:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/?p=31102"},"modified":"2026-11-02T12:41:58","modified_gmt":"2026-11-02T10:41:58","slug":"ai-tools-doxing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/ai-tools-doxing\/31102\/","title":{"rendered":"Come vengono utilizzati gli strumenti di IA per il doxing"},"content":{"rendered":"

Le imageboard anonime sono da tempo luoghi in cui gli utenti possono chattare sotto pseudonimo senza rivelare il vero nome. Ora, per\u00f2, gli utenti di questi forum discutono e testano strumenti di IA per il doxing, ovvero per trovare, incrociare e pubblicare i dati degli utenti senza il loro consenso. Spesso tutto questo si accompagna ad atti di stalking nei confronti della vittima, alla violazione dei suoi account, a bullismo e ricatti, finendo per danneggiarne la reputazione o portare a conseguenze ancora peggiori<\/a>.<\/p>\n

In questo post spieghiamo come l\u2019intelligenza artificiale aiuta gli utenti malintenzionati a divulgare i dati altrui e come difendere il diritto alla privacy online.<\/p>\n

Come gli utenti malintenzionati scoprono informazioni sugli utenti<\/h2>\n

Gli analisti di Open Measures hanno segnalato<\/a> che, da ottobre 2025, gli utenti di Soyjak.party<\/a>, un\u2019imageboard popolare<\/a> tra i giovani di estrema destra, discutono dell\u2019uso dell\u2019IA per deanonimizzare altri utenti e la utilizzano a questo scopo. Le loro vittime sono spesso attivisti, blogger e membri di altri forum \u201costili\u201d.<\/p>\n

Gli strumenti individuati dagli esperti funzionano direttamente nel browser e automatizzano quasi l\u2019intero processo di raccolta delle informazioni su una vittima. Possono effettuare ricerche nelle fonti aperte e nei database di dati divulgati e sfruttano ogni nuovo indizio, ad esempio un indirizzo e-mail associato a un nome utente, per scavare ancora pi\u00f9 a fondo. Inoltre, estraggono metadati da foto e video, stimano la posizione approssimativa di una persona in base agli indirizzi IP trovati e, infine, riuniscono tutto in un unico enorme dossier digitale. Questi strumenti di Soyjak.party non funzionano pi\u00f9, ma strumenti simili si stanno diffondendo<\/a> su altre imageboard.<\/p>\n

A febbraio 2026, alcuni ricercatori hanno dimostrato<\/a> che a volte bastano normali conversazioni su un forum per rivelare l\u2019identit\u00e0 degli utenti. Hanno riassunto i post di 338 utenti di Hacker News, eliminato nomi, nomi utente e link ai social media, quindi chiesto all\u2019IA di scoprire chi si celasse dietro quei post. L\u2019IA ha confrontato i dettagli su lavoro, interessi e storia personale con le informazioni disponibili online e ha identificato correttamente 226 persone, circa due terzi del campione. Il costo della deanonimizzazione si \u00e8 rivelato irrisorio: da 1 a 4 dollari USA per utente.<\/p>\n

A dire il vero, si sapeva come creare dossier digitali gi\u00e0 prima del boom dell\u2019IA generativa. Innanzitutto, esistono strumenti OSINT che cercano dati nelle fonti aperte. I primi a usarli sono stati giornalisti e investigatori, ma, come si pu\u00f2 immaginare, ben presto anche gli utenti malintenzionati hanno imparato a padroneggiare questi strumenti. A differenza dei modelli e degli agenti di IA, i servizi OSINT tradizionali seguono script predefiniti e non possono \u201cpensare\u201d o prendere decisioni sul momento.<\/p>\n

Un agente in cerca di vendetta: il caso OpenClaw<\/h2>\n

Se si pensa che per il doxing serva sempre una persona con cattive intenzioni, abbiamo una brutta notizia: a volte a regolare i conti pu\u00f2 essere\u2026 l\u2019intelligenza artificiale stessa.<\/p>\n

Ecco una storia iniziata in modo del tutto innocuo. Un agente di IA in esecuzione sulla tanto pubblicizzata piattaforma OpenClaw<\/a> ha proposto un miglioramento per Matplotlib, un popolare strumento per creare grafici e diagrammi. Le regole del progetto, per\u00f2, non consentivano di accettare codice inviato da agenti di IA. Uno dei volontari del progetto, Scott Shambaugh, si \u00e8 limitato a respingere la proposta dell\u2019IA.<\/p>\n

Si potrebbe pensare che la storia finisca qui. Non \u00e8 cos\u00ec! L\u2019agente di IA ha deciso che il rifiuto meritava un po\u2019 di pubblicit\u00e0, cos\u00ec ha pubblicato<\/a> sul proprio blog un articolo di \u201cdenuncia\u201d sullo sviluppatore (s\u00ec, hai letto bene: l\u2019agente aveva un blog tutto suo<\/em>). Ha raccolto informazioni su Shambaugh da fonti aperte, ha studiato la sua attivit\u00e0 pubblica e lo ha accusato di avere pregiudizi nei confronti dell\u2019IA. Ha persino iniziato a fare congetture sulle motivazioni psicologiche dello sviluppatore, insinuando che temesse la concorrenza dell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n

Quando questa conversazione \u201cprivata\u201d tra Shambaugh e l\u2019agente di IA \u00e8 diventata pubblica, altri utenti si sono schierati dalla parte dello sviluppatore e l\u2019agente ha dovuto pubblicare un post di \u201cscuse\u201d.<\/p>\n

\u00c8 una storia piuttosto assurda, ma offre una lezione importante: \u00e8 opportuno leggere sempre con attenzione l\u2019Informativa sulla privacy di qualsiasi servizio di IA<\/a> e stare alla larga dai nuovi modelli di provenienza sconosciuta.<\/p>\n

Come evitare di diventare vittima di doxing: una guida<\/h2>\n

Se l\u2019IA accelera le ricerche e mette in relazione dettagli prima sparsi su decine di siti Web, la domanda successiva sorge spontanea: cosa si pu\u00f2 fare per ridurre la footprint digitale degli utenti<\/a>?<\/p>\n

Scomparire completamente da Internet \u00e8 quasi impossibile. Proteggere i dati, quindi, non significa tanto lasciare meno tracce possibile, quanto ridurre il numero di collegamenti che possono essere usati per ricostruire l\u2019identit\u00e0 degli utenti. In caso di utenti esperti, oltre ai suggerimenti qui sotto consigliamo di leggere il nostro post Come sparire da Internet<\/strong><\/a>.<\/p>\n

Gestione del footprint digitale<\/h3>\n