मुद्रित आइटम की सामग्री संरचना के अनुसार, आप एक 3 डी प्रिंटर और एक विशिष्ट डिवाइस के मॉडल को निर्धारित कर सकते हैं

उदाहरण के लिए, संभावित रूप से ट्रैक किए गए कुछ आइटम मिले। अपराध स्थल पर

3 डी प्रिंटिंग ने हमारे रोजमर्रा के जीवन में लंबे समय तक मजबूती से प्रवेश किया है। किसी के पास घर पर एक 3 डी प्रिंटर है, कोई काम पर है, लेकिन कोई इंटरनेट पर आवश्यक भागों का आदेश देता है। ऐसी प्रणाली की सुविधा संदेह से परे है - बेशक, कठिनाइयां हैं, लेकिन कई फायदे हैं।

3 डी प्रिंटर यहां तक ​​कि प्लास्टिक की आग्नेयास्त्रों को भी प्रिंट करते हैं - पहली ऐसी आग्नेयास्त्र लिबरेटर पिस्तौल थी। अब 3 डी प्रिंटिंग के शौकीन भी राइफल बनाते हैं जो बिल्कुल भी डिस्पोजेबल नहीं हैं, जैसे कि लिबरेटर था। विभिन्न देशों के अधिकारी "मुद्रित" हथियारों के प्रेमियों के साथ लड़ रहे हैं , क्योंकि पूरी तरह से गैर-शून्य संभावना है कि एक आग्नेयास्त्र जिसे ट्रैक नहीं किया जा सकता है उसे अच्छे उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाएगा। अब तक, मुक्त हथियारों के विचार के समर्थक लड़ाई जीत रहे हैं, लेकिन जल्द ही स्थिति बदल सकती है।

तथ्य यह है कि भाग को प्रिंट करने की विशेषताओं से, संरचना की विशेषताओं से, आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि किस हिस्से पर 3 डी प्रिंटर बनाया गया था। यह लगभग टाइपराइटर की परिभाषा के समान है, जिस पर रैंसमवेयर संदेश बनाया गया था, या मुद्रित पाठ की विभिन्न विशेषताओं द्वारा पारंपरिक इंकजेट प्रिंटर की पहचान, जिसमें विशेष रूप से निर्माता द्वारा जोड़े गए लेबल शामिल हैं।

आग्नेयास्त्रों के लिए, पहला व्यक्ति जिसने एक वास्तविक प्रणाली बनाई जो उड़ान में एक गोली भेज सकती थी, कोडी विल्सन (अब, संयोग से, उसके खिलाफ एक मामला चल रहा है, और यह हथियार बनाने के आरोपों पर आधारित नहीं है, लेकिन उसके लिए सामग्री पर नाबालिग के साथ संबंध)।

कोडी विल्सन मुक्त हथियार आंदोलन के नेता बन गए, अब इस आंदोलन में कई अनुयायी हैं जो कोड़ी के बिना काम करेंगे और काम करेंगे।

इसलिए, एक 3 डी प्रिंटर पर मुद्रित हथियारों पर नज़र रखने के संबंध में, तकनीक जो आपको ऐसा करने की अनुमति देती है, बफेलो में न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय से वेन्याओ जू के नेतृत्व में इंजीनियरों द्वारा विकसित की गई थी। परियोजना के लेखकों के अनुसार, तकनीक आपको प्रिंटर के घर में मुद्रण की जगह निर्धारित करने की अनुमति देती है, भले ही प्रिंटर घर पर हो।


विभिन्न प्रिंटर पर मुद्रित एक और एक ही भाग की संरचना की विशिष्ट विशेषताएं

सिद्धांत काफी सरल है - तथ्य यह है कि लगभग कोई 3 डी प्रिंटर पूरी तरह से चिकनी भागों (कुछ बहुत महंगे मॉडल के अपवाद के साथ) को प्रिंट करता है। और अनियमितता, मुद्रित वस्तु की सतह पर शेष खुरदरापन प्रत्येक डिवाइस के लिए अलग-अलग हैं। अपूर्ण रूप से फिट किए गए गियर में अनियमितताओं का कारण, पूरे तंत्र की विशेषताएं एक पूरे के रूप में, एक्सट्रूज़न पर निशान आदि।

परियोजना के लेखकों ने बड़ी संख्या में प्रिंटरों पर मुद्रित भागों की एक बड़ी संख्या का अध्ययन किया और निर्धारित किया कि प्लास्टिक की परतों की संरचना वास्तव में अलग-अलग भागों में और प्रिंटर से प्रिंटर तक भिन्न होती है। लगभग सभी मामलों में, आप किसी विशेष प्रिंटर के लिए कुछ पहचानकर्ता पा सकते हैं।

प्राप्त आंकड़ों के आधार पर, वैज्ञानिकों ने एक भाग की सतह संरचना का अध्ययन करने के लिए एक एल्गोरिदम विकसित किया है। पहला कदम मुद्रित आइटम की सतह की तस्वीरें प्राप्त करना है। यह बहुत उच्च गुणवत्ता वाले कैमरे के बिना भी किया जा सकता है (कारण के भीतर, निश्चित रूप से)। फिर छवियों को एक विशेष कार्यक्रम में खिलाया जाता है जो प्लास्टिक की परतों के स्थान की विशेषताओं का विश्लेषण करता है। इस कार्यक्रम में परतों और "ब्लाट" के वितरण की 20 विभिन्न विशेषताओं के बारे में बताया गया है।

विश्लेषण के परिणाम तैयार होने के बाद, सभी डेटा को क्लासिफायरियर को प्रेषित किया जाता है, जो बदले में, प्रिंटर के किस मॉडल और किस डिवाइस के हिस्से को प्रिंट करता है, यह निर्धारित करता है। यदि किसी विशिष्ट डिवाइस को निर्धारित करना संभव नहीं था, तो कार्यक्रम इसकी रिपोर्ट करता है।

शोधकर्ताओं को हजारों 3 डी प्रिंटर की जांच करने का अवसर नहीं मिला, उन्होंने 6 विभिन्न निर्माताओं, सबसे लोकप्रिय उपकरणों से 14 प्रिंटर का उपयोग किया। मूल रूप से, ये सिस्टम इस तरह के प्लास्टिक के साथ काम करते हैं जैसे कि फोटोपॉलिमर, एबीएस और पीएलए प्लास्टिक। आधार को हिट करने वाले प्रिंटर दो सबसे लोकप्रिय मुद्रण विधियों - एफडीएम और एसएलए का उपयोग करते हैं।

प्रिंटर मॉडल और एक विशिष्ट डिवाइस की सही पहचान करने के लिए एल्गोरिदम को सिखाने के लिए, इसे लगभग 2100 छवियों को डेटाबेस में अपलोड करके प्रशिक्षित किया गया था। उसके बाद, परीक्षण फ़ोटो लोड करके सिस्टम का परीक्षण किया गया था। जैसा कि यह निकला, बहुत लंबे प्रशिक्षण के बाद, सिस्टम की सटीकता 92% थी।

वैज्ञानिकों ने लेख में अपने काम के परिणामों को निर्धारित किया है।