Telegram, l’IA dà la caccia ai canali pirata: centinaia individuati in pochi giorni
La pirateria audiovisiva su Telegram non sarebbe un fenomeno limitato a pochi canali isolati. Dietro la condivisione illegale di film e serie TV emergerebbe invece una rete molto più ampia, organizzata e progettata anche per resistere alle operazioni di rimozione.
A ricostruirne le dimensioni è uno studio realizzato da ricercatori della Louisiana State University e della University of Texas at Arlington, che hanno analizzato 1.057 canali Telegram e circa 209.000 post pubblicati tra dicembre 2023 e gennaio 2026. Il lavoro, intitolato “Binge, Bot, Repeat: Unpacking the Ecosystem of Video Piracy on Telegram”, viene presentato dagli autori come il primo studio su larga scala dedicato alla pirateria video sulla piattaforma.
La ricerca non si è fermata alla mappatura del fenomeno. Il team ha sviluppato anche Anti-RIP, un sistema basato sull’intelligenza artificiale pensato per individuare rapidamente nuovi canali sospettati di distribuire contenuti pirata.
Oltre 19.000 titoli individuati e miliardi di visualizzazioni
Per analizzare l’enorme quantità di contenuti, i ricercatori hanno utilizzato un large language model eseguito localmente, incaricato di classificare i post. Il sistema ha permesso di identificare 19.033 titoli unici associati alla pirateria: 14.632 film e 4.401 programmi televisivi, riconducibili complessivamente a 3.941 aziende.
Tra i titolari dei diritti maggiormente rappresentati spicca Toei Company, società giapponese legata a franchise estremamente popolari come One Piece e Dragon Ball. Secondo lo studio, i suoi contenuti rappresentavano il 17% dei titoli rilevati. Seguivano Netflix, con il 15%, e Warner Bros., con il 12,4%.
Le dimensioni del fenomeno diventano ancora più evidenti osservando il pubblico raggiunto. I ricercatori hanno individuato post legati alla pirateria in 983 canali, attribuendo loro complessivamente circa 4,85 miliardi di visualizzazioni.
Questo dato non corrisponde però a 4,85 miliardi di singoli film o episodi guardati illegalmente: uno stesso post può infatti contenere collegamenti a più titoli.
Lo studio propone anche una stima del possibile impatto economico pari a 17,49 miliardi di dollari, ma il dato deve essere interpretato con cautela. Il calcolo parte dall’ipotesi che appena l’1% delle visualizzazioni si trasformi in una vendita persa, utilizzando come riferimento l’opzione legale più economica disponibile. Gli stessi ricercatori presentano quindi il valore come una stima basata su specifiche assunzioni, non come una perdita economica direttamente misurata.
Una rete costruita per resistere alle rimozioni
Uno degli aspetti più interessanti della ricerca riguarda la struttura dell’ecosistema. I canali dedicati alla pirateria non opererebbero necessariamente in maniera indipendente, ma sarebbero spesso collegati attraverso canali intermedi, bot automatizzati e account di backup.
Circa il 94% dei canali mappati tramite IA risultava collegato ad almeno un altro elemento della rete. Una parte di questi, inoltre, non sarebbe stata facilmente individuabile attraverso le normali funzioni di ricerca.
Questa organizzazione permette di distribuire compiti differenti tra più componenti: alcuni canali possono occuparsi della scoperta dei contenuti, altri del reindirizzamento degli utenti, dell’accesso ai file o della monetizzazione. Se un nodo viene eliminato, gli utenti possono quindi essere indirizzati altrove.
Gran parte dei collegamenti analizzati conduceva a piattaforme esterne di hosting come TeraBox, Terashare e GoFile. Al contrario, torrent e magnet link erano sorprendentemente poco frequenti: durante l’analisi ne sarebbero stati individuati soltanto nove.
In alcuni casi i canali distribuivano inoltre credenziali compromesse per servizi come Netflix, Hulu, Disney+ e Crunchyroll, oltre a tutorial sull’utilizzo delle VPN per aggirare eventuali sistemi di blocco.
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Anti-RIP usa l’intelligenza artificiale per trovare nuovi canali
Dalla ricerca è nato Anti-RIP, uno strumento progettato per individuare in tempo reale potenziali attività di pirateria video su Telegram.
L’obiettivo era intercettare i canali quando erano ancora relativamente giovani. Il sistema generava possibili handle Telegram e li analizzava per verificare eventuali collegamenti con comunità dedicate alla distribuzione illegale di contenuti.
Tra il 3 febbraio e il 10 aprile 2026, Anti-RIP ha esaminato 249.133 canali appena individuati. Il sistema ne ha segnalati 802 come legati alla pirateria, con un’età mediana inferiore a cinque giorni, identificando inoltre 299 canali collegati e 108 bot.
Il team non si è limitato a inviare semplici URL. Per ogni segnalazione sono stati preparati report contenenti informazioni contestuali sul ruolo svolto dai diversi elementi della rete, distinguendo per esempio tra hosting, reindirizzamento e monetizzazione.
I rapporti sono stati inviati al dipartimento abuse di Telegram e a 17 importanti titolari di diritti statunitensi. Secondo lo studio, 14 dei 17 studi avrebbero confermato la ricezione dei report e quattro avrebbero esplicitamente indicato che le etichette contestuali erano utili per valutare e stabilire la priorità delle segnalazioni.
Nel corso di 61 giorni, il sistema avrebbe contribuito alla rimozione di 524 canali precedentemente sconosciuti e 71 bot. Telegram avrebbe inoltre eliminato numerosi singoli post segnalati.
L’IA funziona, ma può commettere errori
I risultati ottenuti da Anti-RIP mostrano le potenzialità dell’intelligenza artificiale applicata alla lotta contro la pirateria, ma evidenziano anche un problema inevitabile: i falsi positivi.
Durante la validazione, due revisori hanno controllato un campione casuale di 1.000 post e rilevato quattro contenuti legittimi classificati erroneamente dal modello come pirateria.
Il modello di rilevamento utilizzato nello strumento operativo avrebbe raggiunto un’accuratezza del 98% nei test. Il dato deriva però da un set di prova controllato e lo studio non fornisce un tasso di errore verificato indipendentemente per tutti i canali segnalati durante l’utilizzo reale.
È una distinzione importante, soprattutto se strumenti simili dovessero essere impiegati su scala ancora maggiore: automatizzare la scoperta dei contenuti sospetti può accelerare enormemente le verifiche, ma non elimina la necessità di controllare attentamente le segnalazioni.
Il prossimo scontro contro la pirateria potrebbe essere tra algoritmi
I ricercatori hanno reso Anti-RIP open source e pubblicato anche il dataset utilizzato attraverso GitHub, aprendo la strada all’impiego del sistema da parte delle piattaforme e dei titolari dei diritti.
La stessa disponibilità di strumenti di intelligenza artificiale, tuttavia, può favorire anche il fronte opposto. Chi gestisce reti di distribuzione illegale potrebbe utilizzare modelli e sistemi automatizzati per modificare nomi, collegamenti e strategie di diffusione con l’obiettivo di diventare più difficile da individuare.
Il risultato potrebbe essere una nuova evoluzione del tradizionale gioco del gatto e del topo tra pirati e sistemi antipirateria, questa volta con algoritmi utilizzati da entrambe le parti.
Va infine ricordato che “Binge, Bot, Repeat: Unpacking the Ecosystem of Video Piracy on Telegram” è attualmente un preprint e non risulta ancora sottoposto a peer review. I risultati offrono quindi una fotografia dettagliata e interessante del fenomeno, ma dovranno essere valutati anche alla luce del successivo processo di revisione scientifica.
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