Étude théorique et pratique de la sécurité des objets physiques dans des cas d'utilisation réels – TRUSTIT

Le nombre de contrefaçons augmente de 3% par an depuis 2016. Ce phénomène est devenu critique, car la population n’a plus confiance en la qualité des médicaments et des aliments, ainsi que dans l'authenticité des documents imprimés. Les contrefaçons continuent de proliférer en partie à cause des limites des technologies existantes, qui sont soit trop faciles à copier, soit trop coûteuses à mettre en œuvre, soit trop lourdes à authentifier. Le projet TRUSTIT vise à construire un nouveau système d'authentification pour la sécurité des objets physiques (emballages ou documents imprimés). Nous nous concentrerons sur les systèmes d'authentification basés sur la perte d'information pendant l'impression et la numérisation, qui sont devenus courants grâce à leur faible coût d’intégration. Les objectifs du projet sont divisés en trois parties. Nous commencerons par apprendre une pseudo-représentation des dégradations ajoutées au cours du processus d’impression (actuellement considérée comme une fonction non clonable) par une imprimante donnée en utilisant une nouvelle architecture de réseaux génératifs ou un modèle de diffusion. Nous prévoyons de trouver une configuration qui nous permettra d'adapter la pseudo-représentation du processus d'impression et de numérisation à n'importe quel dispositif d'impression. Cette pseudo-représentation sera utilisée pour créer un vaste jeu de données pseudo-synthétiques de codes non clonables. Dans la deuxième partie du projet, nous construirons un nouveau détecteur de falsification. Nous commencerons par étudier une nouvelle approche d'apprentissage d’une métrique de similarité, en exploitant des caractéristiques utilisées en analyse forensique, afin d’être en mesure de différencier les échantillons d'impression authentiques des contrefaits. Ensuite, nous proposerons un détecteur d'anomalies en exploitant les échantillons pseudo-synthétiques générés dans la première partie du projet, et d’analyse forensique développées précédemment. Enfin, nous améliorerons le détecteur d'anomalies proposé en tenant compte des attaques adverses. La dernière partie du projet sera consacrée à l'évaluation du détecteur d'anomalies développé dans des cas d'utilisation réels. Dans l'état actuel des choses, l'utilisation de la caméra d'un smartphone pendant l'authentification est problématique. La précision du système d'authentification actuel est significativement faible dans les cas où une caméra de smartphone est utilisée pour l'authentification. Nous prévoyons de construire un jeu de données réelles de codes non clonables en utilisant simplement la caméra d'un smartphone dans des conditions contrôlées et non contrôlées. Cet ensemble de données réelles sera utilisé pour identifier les techniques de prétraitement d'image possibles qui améliorent la qualité de l'image avant l'étape d'authentification et pour évaluer la performance du détecteur d'anomalie développé. Les résultats du projet TRUSTIT contribueront au développement des systèmes d'authentification de la prochaine génération qui équiperont les citoyens et les industriels d'outils permettant de vérifier l'authenticité des emballages et des documents.