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近幾年，關于3D打印知識產權的相關討論越來越激烈、受到越來越多機構的重視，而許多公司也都在尋求更好的解決方案。比如近期布法羅大學的研究人員就開發出一種僅根據用于創建FDM 3D打印部件的擠出機來跟蹤其來源的方法。

研究人員在Prusa i3 3D打印機上進行的熱端設置

在過去的十年中，臺式機3D打印機價格越來越高，這使得內部制造，快速原型制作和增強的零件自定義功能比以往任何時候都更容易獲得。但是，該技術的開放性也使得下載CAD文件和在未經所有者同意的情況下復制專利設計相對容易。

過去，專利持有人已在其產品中采用了物理上不可克隆的功能（PUF），以使其IP在物理上可識別。這樣的PUF（包括紋理，圖案和標記劑）很難復制，但是它們也增加了制造過程的復雜性，從而潛在地增加了零件成本。

添加水印是類似的復雜任務，并且由于該過程通常是手動執行的，因此在大批量生產中其效率有限。更重要的是，如果惡性力量要解碼公司水印背后的系統，他們甚至可以使用它來解密其他產品的系統，從而增加了潛在的安全隱患。

為克服這些缺點，布法羅團隊現已開發出一種新方法，該方法可在預熱過程中識別每個系統擠出機背后的獨特熱特征并將其整合到3D模型中。印刷完成后，生成的零件將帶有隱藏的水印，該水印可檢測到任何偽造品，如果不訪問原始系統，這些偽造品將無法復制。

實驗熱點用于開發其3D打印“指紋”方法

為了校準他們的指紋識別過程，科學家在預熱過程中測量了45臺不同擠出機中的溫度變化率和熱擴散率?？紤]到硬件，材料和缺陷等因素會導致獨特的熱傳導過程，該團隊發現每個熱端均具有獨特的熱特性，準確率約為92％。

使用Lulzbot迷你，Prusa I3 HICTOP和Ultimaker 2圍棋，球隊則表現機器的在其熱端的熱性能模式的影響，通過生產五套具有獨特的熱變化相同的部件。在證明了這種方法的有效性之后，研究人員開始對自動編碼器進行編程，該編碼器會自動從每臺機器的溫度曲線中提取關鍵特征。

通過吸收大量的熱數據，該團隊的算法最終能夠區分不同熱端配置的預熱行為，并生成一次性可識別的水印。在一個實驗中，該團隊甚至可以通過局部修改每個印刷層的厚度，在零件上添加二進制數字，以拼出一個ISBN10校驗和。

盡管科學家最終能夠將自己設計的“ Thermotags”嵌入并解碼成印刷件，但他們承認他們的方法仍然容易受到黑客的攻擊。結果，他們現在正在開發一種盲注水印過程，通過該過程可以創建更加模糊的3D打印指紋，并且可以將其部署為超安全的防偽措施。