この小さな改ざん防止 ID タグは、ほとんどあらゆるものを認証できます。 マサチューセッツ工科大学ニュース

数年前、MIT の研究者は 暗号化IDタグ これは、製品の信頼性を確認するために製品に貼られることが多い従来の無線タグ (RFID) よりも数倍小さく、大幅に安価です。

この小さなタグは、RFID よりもセキュリティが向上しており、電波よりも小さく、はるかに速く伝わるテラヘルツ波を利用しています。 しかし、このテラヘルツ タグには、従来の RFID と共通の重大なセキュリティ上の脆弱性がありました。偽造者が本物の商品からタグを剥がして、偽物に貼り直す可能性があり、認証システムも賢明ではありません。

研究者らは現在、テラヘルツ波を利用して、小型、安価、安全であるという利点を備えた改ざん防止 ID タグを開発することで、このセキュリティの脆弱性を克服しました。

タグを物体に貼り付ける接着剤に微細な金属粒子を混合し、テラヘルツ波を使用して、それらの粒子が商品の表面に形成する独特のパターンを検出します。 電気工学およびコンピュータサイエンス (EECS) の大学院生であり、改ざん防止タグに関する論文の主著者である Eunseok Lee 氏は、指紋と同様に、このランダムな接着パターンが商品の認証に使用されると説明します。

「これらの金属粒子は本質的にテラヘルツ波の鏡のようなものです。 たくさんの鏡片を表面に広げて、そこに光を当てると、それらの鏡の向き、サイズ、位置に応じて、異なる反射パターンが得られます。 しかし、チップを剥がして再度取り付けると、そのパターンが破壊されてしまいます」と、エレクトロニクス研究所のテラヘルツ集積エレクトロニクスグループを率いるEECS准教授のルオナン・ハン氏は付け加えた。

研究者らは、サイズが約 4 平方ミリメートルの光で駆動する改ざん防止タグを作成しました。 また、同様の接着剤パターンの指紋を 99% 以上の精度で識別することで改ざんの検出に役立つ機械学習モデルも実証しました。

テラヘルツタグは製造コストが非常に安いため、大規模なサプライチェーン全体に導入できる可能性がある。 また、その小さなサイズにより、特定の医療機器など、従来の RFID には小さすぎるアイテムにもタグを取り付けることができます。

IEEE Solid State Circuits Conferenceで発表されるこの論文は、Han氏のグループと、MITの最高イノベーション戦略責任者でありMIT工学部学部長であるアナンサ・P・チャンドラカサン氏のエネルギー効率の良い回路およびシステム・グループとの共同研究である。 、EECSのヴァネヴァー・ブッシュ教授。 共著者には、EECS 大学院生の Xibi Chen、Maitryi Ashok、Jaeyeon Won が含まれます。

改ざんの防止

この研究プロジェクトは、ハンのお気に入りの洗車から部分的にインスピレーションを受けました。 業者は彼の洗車会員を認証するために彼のフロントガラスにRFIDタグを貼り付けた。 セキュリティを強化するために、タグは壊れやすい紙で作られており、誠実ではない顧客がタグを剥がして別のフロントガラスに貼り付けようとすると破壊されてしまいます。

しかし、これは改ざんを防ぐためのあまり信頼できる方法ではありません。 たとえば、誰かが溶液を使って接着剤を溶かし、壊れやすいタグを安全に取り除くことができます。

タグを認証するよりも、アイテム自体を認証する方が優れたセキュリティ ソリューションだとハン氏は言います。 これを達成するために、研究者らはタグと商品の表面の間の界面にある接着剤に注目しました。

不正行為防止タグには、一連の極小スロットが含まれており、これによりテラヘルツ波がタグを通過し、接着剤に混入した微細な金属粒子に当たることが可能になります。

テラヘルツ波は粒子を検出できるほど小さいのですが、これより大きな電波では粒子を検出するのに十分な感度がありません。 また、波長 1 ミリメートルのテラヘルツ波を使用することで、研究者らは、より大きなオフチップ アンテナを必要としないチップを作成することができました。

タグを通過して物体の表面に当たると、テラヘルツ波が反射または後方散乱して受信機に到達し、認証が行われます。 それらの波がどのように後方散乱されるかは、それらを反射する金属粒子の分布によって異なります。

研究者らはチップ上に複数のスロットを配置し、波が物体の表面のさまざまな点に衝突し、粒子のランダムな分布に関するより多くの情報を捕捉できるようにした。

「接着剤のインターフェースが偽造者によって破壊されない限り、これらの応答を複製することは不可能です」とハン氏は言います。

ベンダーは、商品に貼られた改ざん防止タグを最初に読み取り、それらのデータをクラウドに保存し、後で検証に使用します。

認証用AI

しかし、改ざん防止タグをテストする段になったとき、Lee 氏は問題に遭遇しました。2 つの接着パターンが一致するかどうかを判断するのに十分な正確な測定を行うのは非常に難しく、時間がかかりました。

彼は MIT コンピューター サイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) の友人に連絡を取り、一緒に AI を使用してこの問題に取り組みました。 彼らは、接着剤のパターンを比較し、その類似性を 99% 以上の精度で計算できる機械学習モデルをトレーニングしました。

「欠点の 1 つは、このデモンストレーション用のデータ サンプルが限られていることです。しかし、これらのタグがサプライ チェーンに多数導入され、より多くのデータ サンプルが得られれば、将来的にニューラル ネットワークを改善できる可能性があります」と Lee 氏は言います。 。

認証システムは、テラヘルツ波が送信中に高レベルの損失を受けるという事実によっても制限されるため、センサーはタグから約 4 センチメートルしか離れていないと正確な読み取りができません。 この距離は、バーコード スキャンなどのアプリケーションでは問題になりませんが、高速道路の自動料金所など、一部の潜在的な用途には短すぎます。 また、センサーとタグの間の角度は 10 度未満である必要があり、そうしないとテラヘルツ信号が劣化しすぎます。

彼らは将来の研究でこれらの制限に対処する予定であり、多くの技術的課題にもかかわらず、他の研究者がテラヘルツ波で何が達成できるかについてより楽観的になれるように促したいとハン氏は言う。

「ここで私たちが本当に示したいことの 1 つは、テラヘルツ スペクトルの応用がブロードバンド ワイヤレスをはるかに超えて実現できるということです。 この場合、ID、セキュリティ、認証にテラヘルツを利用することができます。 そこにはたくさんの可能性があります」と彼は付け加えた。

この研究は、米国国立科学財団と韓国高等研究財団によって部分的に支援されています。