Bỏ qua Lệnh Ruy-băng Bỏ qua nội dung chính
 

 Diễn đàn Khoảng không vũ trụ vì tri thức tiện ích và nhân loại – viễn cảnh tương lai.

 
​Màng nhăn làm nền tảng cho công nghệ chống làm giả nhanh và bền bỉ   28-01-2021
Các nhà khoa học tại Đại học quốc gia Singapore (NUS) vừa phát triển được một công nghệ chống làm giả mới mà họ cho là đảm bảo khả năng xác thực tốt hơn các sản phẩm có giá trị như trang sức, thiết bị điện tử và dược phẩm. Có tên gọi là DeepKey, kỹ thuật dựa vào sự kết hợp giữa màng mỏng 2D nhăn và phần mềm deep learning để mang lại độ bền cao và khả năng xác thực rất nhanh.


Nghiên cứu Wang Xiaonan (trái) và Tiến sĩ Jing Lin vừa phát triển được một công nghệ chống làm giả mới dựa trên hoa văn hàm dựa trên PUF (Ảnh: NUS)

DeepKey dựa tên các mẫu hoa văn PUF (Physically Unclonable Function) vốn là các mã nhận dạng vật lý đặc thù không thể sao chép, thường được dùng trong một số nỗ lực chống làm giả hiện có như vi xử lý. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu NUS cho hay sản xuất thẻ PUF có thể rất phức tạp và chúng phải chịu tác động từ sự bất ổn của môi trường và thời gian xác thực lâu và họ tin đã tìm được một cách tốt hơn, bắt đầu với một quả bóng bay đơn giản.

“Đầu tiên, chúng tôi bơm phồng quả bóng và vẽ lên bề mặt của nó bằng một loại mực vật liệu 2D dẻo. Sau khi để khô trong không khí qua đêm, chúng tôi xì hơi quả bóng. Do sự chênh lệch cơ học bề mặt chung giữa vật liệu 2D và chất nền mủ cao su, các mẫu hoa văn PUF nhăn nhúm, diện tích lớn được tạo ra trong quá trình co lại. Các hoa văn này sau đó có thể được cắt thành nhiều miếng kích cỡ theo yêu cầu và thường có thể tạo ra hàng trăm miếng mỗi lần”, Tiến sĩ Jing Lin giải thích.

Hoa văn sau đó được chụp lại bằng một kính hiển vi electron và phần mềm học sâu sau đó sẽ phân tích để phân loại và phê chuẩn hoa văn đặc thù trong vòng ít phút. Theo nhóm, việc này đánh dấu một bước tiến đáng kể so với các công nghệ dựa trên PUF ngày nay mà ở đó các hoa văn cần được xác thực bằng cách tìm kiếm trong một cơ sở dữ liệu khổng lồ duy nhất, hạn chế công dụng của công nghệ.

“Toàn bộ quá trình mất chưa tới 3,5 phút, phần lớn là dành cho việc đợi bản đọc từ kính hiển vi electron. Bản thân việc xác thực rất nhanh, chưa tới 20 giây”, Jing nói thêm.

Kết quả đó có được là nhờ các đường nét đặc trưng trên các mẫu hoa văn mà phần mềm học sâu sau khi được huấn luyện có thể dễ dàng nhận diện hơn. Công nghệ sử dụng mô hình học sâu để phân loại trước các hoa văn PUF thành các nhóm nhỏ và nhờ đó, thuật toán tìm và so sánh được tiến hành trên một cơ sở dữ liệu nhỏ hơn nhiều, rút ngắn thời gian xác thực tổng thể, Jing giải thích thêm.

Ngoài thời gian xác thực nhanh, nhóm cho hay công nghệ DeepKey bền bỉ hơn và không dễ dàng bị hư hại bởi những thứ như nhiệt độ cực đoan, tiếp xúc với tia UV hay hơi ẩm. Họ cũng lưu ý đến tiềm năng xác thực vắc-xin, dạng dược phẩm thường cần được bảo quản ở nhiệt độ rất lạnh. Nhóm hiện vẫn đang tiếp tục công trình với hy vọng sẽ rút ngắn thời xác thực hơn nữa.

LH (NUS) 

In nội dung
Các tin đã đăng ngày
Chọn một ngày từ lịch.
 

 THÔNG BÁO

 
 

 Thủ tục hành chính

 
 

 Hình ảnh hoạt động

 
Video clip
  • Ứng dụng công nghệ đèn LED trong sản xuất đạt hiệu quả cao
  • Đoàn xúc tiến đầu tư tại Đài Loan làm việc với Công ty Công nghệ sinh học Vạn Bảo Lộc
  • Đồng Nai là tỉnh đầu tiên được đo hàm lượng vàng
  • Công bố chỉ dẫn địa lý cho chôm chôm Long Khánh
  • Hội thảo nhân rộng mô hình ứng dụng công nghệ cao trong sản xuất nông nghiệp
  • Hội nghị cán bộ công chức và triển khai nhiệm vụ khoa học và công nghệ năm 2015
  • Vũ điệu đen tối "đồng hồ xăng" phần 2
  • Vũ điệu đen tối "đồng hồ xăng" phần 1
  • Nhiều trạm xăng dầu sử dụng công nghệ cao gắn chíp qua mắt người tiêu dùng và các cơ quan chức năng
  • Ký kết thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Okayama (Nhật Bản)

  • Hình ảnh liên kết
    Liên kết website trong tỉnh
    Liên kết website các tỉnh
    Lượt truy cập