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La diffusione di fotocamere a basso costo ha reso immagini e video una delle modalità più diffuse di scambio di informazioni. Il web e in particolare i social network, hanno reso queste informazioni rapidamente accessibili in tutto il mondo. Lo sviluppo di strumenti di fotoritocco sempre più avanzati, rende facile la manipolazione di queste informazione da parte di malintenzionati. Di recente si sono sviluppate nuove tecniche di intelligenza artificiale capaci di riprodurre automaticamente volti umani con altissima fedeltà, innalzando quindi il rischio di attacchi all'immagine di personaggi pubblici o di diffusione di fake news. I contenuti manipolati minacciano anche molte aziende che possono ritrovarsi colpite dalla diffusione di video falsi o in tutti i processi industriali che richiedono l'uso di immagini e video. In risposta a queste minacce, gli esperti di multimedia forensics hanno introdotto numerose soluzioni di verifica dell'autenticità e della sorgente di questi contenuti. I recenti sviluppi delle tecniche di deep learning, hanno portato nuovi e incoraggianti risultati che promettono di fare nuovi progressi nell'elaborare misure di contrasto alla diffusione di questi contenuti. In questo progetto, si propone una nuova soluzione di riconoscimento di contenuti manipolati.