After Algorithm
Metodologia di ispezione dei contenuti digitali
Riprendi il controllo dei tuoi contenuti
Ogni giorno leggiamo, copiamo e condividiamo testi e immagini. Oltre a ciò che vediamo, un contenuto digitale può trasportare caratteri invisibili, informazioni di provenienza, metadati di privacy o marcatori aggiunti da alcuni sistemi di IA. After Algorithm ispeziona questi segnali, li spiega e lascia a te la decisione di conservarli o modificarli.
After Algorithm
Un ingresso, più motori locali
Il browser identifica prima il tipo reale del contenuto. Ogni formato riceve quindi i controlli adatti e un risultato comune separa osservazioni, significato e decisioni.
Signaux et niveaux de confiance
Quattro livelli di evidenza, senza scorciatoie
AfterAlgorithm separa ciò che è direttamente osservabile da ciò che richiede interpretazione.
Fattuale e deterministico
Byte, metadati, caratteri Unicode o strutture direttamente presenti.
Strutturale
Un contenitore viene rilevato senza dichiararlo automaticamente valido.
Crittografico
Firma o provenienza sono verificate solo quando la validazione crittografica riesce.
Interpretazione prudente
Segnali euristici restano indizi e non prove isolate.
Ispezionare non significa pulire
L’ispezione non modifica mai il contenuto in silenzio. Una copia pulita indica cosa cambia e lascia intatto l’originale.
Rivelare le tracce strutturali
1. Analisi del testo
Un testo digitale è composto da code point Unicode, grafemi e sequenze che possono risultare invisibili. Questi elementi non dimostrano un’origine IA: possono derivare da un editor, dal copia-incolla, da un sistema di scrittura, dalla steganografia o da un watermark.
Lo scanner testuale funziona come un microscopio: localizza gli elementi osservabili, li contestualizza, separa anomalie e prove e propone solo modifiche spiegabili.
In pratica, lo strumento cerca per te questi elementi invisibili o atipici:
- Caratteri invisibili e zero-width come ZWSP, ZWNJ, ZWJ, Word Joiner o Soft Hyphen.
- Omoglifi e mescolanza di alfabeti.
- Controlli bidirezionali che modificano la direzione apparente.
- Spazi, punteggiatura e normalizzazione Unicode insoliti.
- Strutture ripetitive compatibili con steganografia.
- Watermark statistici o di provider quando esiste un rilevatore compatibile.
Watermark testuali: cosa è verificabile oggi
I LLM non lasciano tutti lo stesso segnale. Google utilizza SynthID per alcuni contenuti. Anthropic indica che i modelli Claude compatibili pubblicati dal 2 agosto 2026 integrano un watermark testuale nei canali supportati. Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI e Microsoft Foundry sono piattaforme terze che possono offrire Claude, non prodotti Anthropic. After Algorithm conferma un watermark solo quando è integrato un rilevatore compatibile. L’assenza di segnali non prova un’origine umana.
Ecosistemi di modelli che possono essere ispezionati
Elenco ampio ma non esaustivo. Non implica che ogni modello aggiunga un watermark o che After Algorithm possa attribuire un testo a uno di essi.
Claude è distribuito anche tramite piattaforme cloud di terze parti come Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI e Microsoft Foundry. Queste piattaforme appartengono rispettivamente ad Amazon, Google e Microsoft: offrono accesso ai modelli Claude, ma non fanno parte di Anthropic.
AI / provenance
Marcatori IA: cosa si può verificare davvero
Non tutti i marcatori sono visibili o costruiti nello stesso modo. AfterAlgorithm separa osservazioni deterministiche, meccanismi statistici e informazioni di provenienza per non trasformare un indizio in un verdetto.
Caratteri e strutture deterministiche
Caratteri invisibili, controlli bidirezionali, spazi insoliti e metadati sono osservabili direttamente. AfterAlgorithm può segnalarli e, per alcuni testi, proporre una copia pulita mostrando le modifiche.
Watermark statistici
Un watermark statistico non si deduce da un singolo carattere invisibile. La verifica richiede un rilevatore adatto allo schema effettivo e può richiedere parametri o chiavi specifiche. Senza un metodo pubblicamente verificabile, AfterAlgorithm lo indica come non verificato.
Provenienza e C2PA
Rilevare una struttura C2PA stabilisce soltanto che sono presenti dati di provenienza. La validazione crittografica è un controllo distinto. C2PA da solo non prova che un contenuto sia stato generato da IA.
Caso Claude, al 24 agosto 2026
Anthropic indica che alcuni modelli Claude lanciati dal 2 agosto 2026 supportano watermark testuali e, dove il formato lo consente, metadati di provenienza C2PA firmati. Anthropic precisa inoltre che i dettagli tecnici di rilevamento saranno pubblicati successivamente. AfterAlgorithm non presenta quindi un’anomalia Unicode come «watermark Claude» verificato.
Documentazione ufficiale Anthropic ↗Comprendere provenienza, C2PA e metadati
2. Analisi delle immagini
Un’immagine può contenere EXIF, XMP, IPTC, profili ICC e, in alcuni casi, Content Credentials basate su C2PA. C2PA non è un rilevatore universale di IA: è un meccanismo di provenienza che può registrare informazioni firmate sull’origine e sulle trasformazioni di un file.
È simile a un’etichetta digitale di provenienza. Può essere assente, persa o rimossa. Una struttura C2PA è considerata verificata crittograficamente solo quando un validatore compatibile conferma firma e catena di fiducia.
Esempi di generatori e strumenti di immagini IA
Il supporto per C2PA, Content Credentials, SynthID o altri marcatori varia in base a prodotto, modello, formato e versione.
PDF · Office · ZIP
3. Elaborazione in batch
After Algorithm può ispezionare più JPEG o PNG in un’unica operazione. Ogni file mantiene il proprio audit e la panoramica evidenzia C2PA e metadati. La pulizia avviene in sequenza e i risultati sono raccolti in uno ZIP con rapporto di tracciabilità.
After Algorithm rimuove i segmenti mirati senza ricodificare il flusso immagine quando formato e operazione lo consentono. Il rapporto indica “flusso immagine preservato” solo quando un confronto tecnico prima/dopo conferma l’assenza di ricompressione.
AfterAlgorithm può segnalare strutture attive e indicatori di rischio PDF. Questo controllo non è un antivirus e non garantisce che un PDF malevolo diventi sicuro.
Filigrane Lab
Metodo di test della resistenza dei watermark
Il laboratorio elabora localmente lotti di documenti. La modalità automatica propone una maschera euristica da pattern di colore distribuiti e stima un orientamento quando il segnale è sufficiente; l’utente può correggere la maschera prima di una interpolazione direzionale adattiva. Può anche creare filigrane dritte, diagonali o oscillanti. La scomparsa visiva non prova il recupero dell’originale né l’assenza di tracce.
Multi-file · Auto / Assistita / Personalizzata · rimozione automatica stimata · esportazioni multiple · elaborazione locale
Versione 2.4.2: i PDF multipagina sono supportati quando ogni pagina è un’immagine JPEG a pagina intera. I PDF vettoriali o misti vengono rifiutati esplicitamente senza troncamenti silenziosi.
Analisi senza conservazione applicativa
4. Il nostro impegno
Testi e immagini sono elaborati solo per produrre l’analisi o la copia richiesta. Non vengono scritti in un database applicativo, non vengono usati per addestrare IA e non vengono inviati a servizi IA di terze parti in questa versione. I file temporanei vengono eliminati al termine dell’elaborazione. La cronologia del testo è facoltativa e locale al browser.
Local-first, con limiti espliciti
After Algorithm non invia il contenuto analizzato al server. La cronologia locale è facoltativa. Un risultato pulito non diventa mai prova di assenza.
Da ricordare
Un segnale tecnico non è un’attribuzione e l’assenza di segnali non prova un’origine umana. Watermark segreti, proprietari o dipendenti da chiavi possono rimanere non verificabili.