La diminuta etiqueta ID a prueba de manipulaciones del MIT autentica cualquier cosa usando ondas terahercio

Una etiqueta criptográfica desarrollada en el MIT usa ondas terahercio para autenticar artículos reconociendo el patrón único de partículas metálicas microscópicas mezcladas en el pegamento que adhiere la etiqueta a la superficie del artículo. (Imagen: Jose-Luis Olivares, MIT. Chip cortesía de los investigadores)

Antecedentes: etiqueta terahercio anterior

Hace unos años, investigadores del MIT inventaron una etiqueta ID criptográfica varias veces más pequeña y significativamente más barata que las etiquetas de radiofrecuencia tradicionales (RFID) usadas para verificar autenticidad de productos.

Esta etiqueta diminuta, con seguridad mejorada sobre RFID, usa ondas terahercio, más pequeñas y de mayor frecuencia que ondas de radio. Pero compartía una vulnerabilidad importante con RFID: un falsificador podría despegar la etiqueta de un artículo genuino y pegarla en uno falso, y el sistema de autenticación no lo detectaría.

Solución anti-manipulación

Los investigadores superaron esta vulnerabilidad aprovechando ondas terahercio para desarrollar una etiqueta ID anti-manipulación que mantiene ventajas: diminuta, barata y segura.

Mezclan partículas metálicas microscópicas en el pegamento que adhiere la etiqueta al objeto, y usan ondas terahercio para detectar el patrón único que forman esas partículas en la superficie del artículo. Análogo a una huella dactilar, este patrón aleatorio de pegamento autentica el artículo, explica Eunseok Lee, estudiante graduado de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación (EECS) y autor principal.

«Estas partículas metálicas son esencialmente espejos para ondas terahercio. Si extiendo trozos de espejo sobre una superficie y brillo luz, según orientación, tamaño y ubicación, obtengo un patrón reflejado diferente. Pero si despejas el chip y lo vuelves a pegar, destruyes ese patrón», dice Ruonan Han, profesor asociado en EECS, líder del Grupo de Electrónica Integrada Terahercio en el Laboratorio de Investigación de Electrónica.

Etiqueta alimentada por luz y modelo de machine learning

Produjeron una etiqueta anti-manipulación alimentada por luz de ~4 mm². Demostraron un modelo de machine learning que detecta manipulación identificando patrones de pegamento similares con más del 99 % de precisión.

Por ser tan barata, podría implementarse en cadenas de suministro masivas. Su tamaño diminuto permite adherirla a artículos demasiado pequeños para RFID tradicionales, como ciertos dispositivos médicos.

Colaboración e inspiración

El artículo es colaboración entre el grupo de Han y el Grupo de Circuitos y Sistemas Energéticamente Eficientes de Anantha P. Chandrakasan (director de innovación y estrategia de MIT, decano de Escuela de Ingeniería, profesor Vannever Bush de EECS). Co-autores: estudiantes graduados Xibi Chen, Maitryi Ashok, Jaeyeon Won.

El proyecto se inspiró parcialmente en el lavadero de coches favorito de Han. Le pegaron una etiqueta RFID al parabrisas para autenticar membresía. Para mayor seguridad, la etiqueta era de papel frágil para destruirse si alguien intentaba despegarla y pegarla en otro parabrisas. Pero no es fiable: alguien podría disolver el pegamento y quitar la etiqueta intacta.

Mejor solución de seguridad: autenticar el artículo en sí, no la etiqueta. Para lograrlo, se enfocaron en el pegamento en la interfaz entre etiqueta y superficie del artículo.

Funcionamiento técnico

La etiqueta anti-manipulación contiene una serie de ranuras minúsculas que permiten a ondas terahercio pasar a través de la etiqueta y golpear partículas metálicas microscópicas mezcladas en el pegamento. Las ondas terahercio son lo bastante pequeñas para detectar las partículas, mientras ondas de radio más grandes no tendrían sensibilidad suficiente. Usar ondas terahercio con longitud de onda de 1 mm permitió hacer un chip que no necesita antena externa grande.

Tras pasar por la etiqueta y golpear la superficie del objeto, las ondas terahercio se reflejan (backscatter) a un receptor para autenticación. Cómo se backscatter depende de la distribución de partículas metálicas que las reflejan. Múltiples ranuras en el chip permiten que ondas golpeen diferentes puntos de la superficie, capturando más información sobre la distribución aleatoria de partículas.

«Estas respuestas son imposibles de duplicar, mientras la interfaz de pegamento sea destruida por un falsificador», dice Han.

Un vendedor tomaría una lectura inicial de la etiqueta al pegarla en el artículo, y almacenaría esos datos en la nube para verificación posterior.

Superando dificultad de medición con IA

Al probar la etiqueta, Lee encontró problema: era muy difícil y lento tomar mediciones precisas para determinar si dos patrones de pegamento coinciden. Contactó a un amigo en CSAIL (MIT) y juntos abordaron el problema con IA. Entrenaron un modelo de machine learning que compara patrones de pegamento y calcula su similitud con >99 % precisión.

«Un inconveniente: teníamos muestra de datos limitada para esta demo, pero podríamos mejorar la red neuronal en el futuro si se despliegan muchas etiquetas en cadena de suministro, dándonos muchos más datos», dice Lee.

Limitaciones actuales y trabajo futuro

• Ondas terahercio sufren alta pérdida en transmisión, así que sensor debe estar a ~4 cm de la etiqueta para lectura precisa. Distancia no es problema para escaneo de código de barras, pero sí para peajes automáticos en autopista.
<ángulo entre sensor y etiqueta debe ser <10° o la señal terahercio se degrada demasiado.

Planean abordar estas limitaciones en trabajos futuros y esperan inspirar a otros investigadores a ser más optimistas sobre lo que se puede lograr con ondas terahercio, a pesar de desafíos técnicos, dice Han.

«Una cosa que realmente queremos mostrar es que la aplicación del espectro terahercio puede ir mucho más allá de banda ancha inalámbrica. En este caso, puedes usar terahercio para ID, seguridad y autenticación. Hay muchas posibilidades».

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