Несколько лет назад команда исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) создала криптографическую идентификационную метку, которая оказалась значительно меньше и дешевле по сравнению с традиционными радиочастотными метками (RFID), обычно применяемыми для подтверждения подлинности продукции.
Миниатюрная метка, обеспечивающая повышенную безопасность по сравнению с RFID, функционирует на терагерцевых волнах, характеризующихся меньшим размером и более высокой скоростью распространения, чем радиоволны. Однако, у данной терагерцевой метки была выявлена существенная уязвимость, аналогичная той, что присуща традиционным RFID: злоумышленник мог снять метку с подлинного изделия и переклеить ее на подделку, в результате чего система аутентификации не заметила бы подвоха.
Сейчас исследователи решили эту проблему безопасности, применив терагерцевые волны для разработки идентификационной метки с защитой от несанкционированного доступа, которая по-прежнему обладает преимуществами миниатюрности, дешевизны и безопасности. Инновационный подход заключался в использовании уникального “отпечатка”, получаемого благодаря микроскопическим металлическим частицам, смешанным с клеем для крепления метки к товару. Данные частицы отражают терагерцевые волны, создавая неповторимый узор, который можно использовать для аутентификации товара. Если попытаться снять метку и переклеить ее на другой товар, уникальный узор будет разрушен, что сразу же выявит подделку.
Новая технология была подробно описана в исследовании, представленном на конференции IEEE Solid State Circuits. Проект возглавлял Руонан Хан, профессор в области электротехники и информатики, вместе с группой талантливых студентов.
Размер новой терагерцевой метки составляет всего 4 квадратных миллиметра, что делает ее исключительно компактной и позволяет использовать на множестве объектов, включая очень мелкие изделия, такие как медицинские приборы.
Интересно, что для сопоставления уникальных узоров клея было решено использовать искусственный интеллект. Сотрудничая с коллегами из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT, команда разработала модель машинного обучения, способную сравнивать и анализировать узоры с точностью более 99%. Это означает, что система может надежно определять, была ли метка повреждена или перемещена, что является ключевым элементом в предотвращении подделок.
Тем не менее, существуют определенные ограничения, такие как необходимость нахождения датчика на расстоянии не более 4 сантиметров от метки для точного считывания и угла менее 10 градусов между датчиком и меткой для избежания потери сигнала. Несмотря на эти ограничения, исследователи видят большой потенциал в дальнейшем развитии и применении терагерцевых волн не только для идентификации и безопасности товаров, но и в других областях.