Découvrir que votre nouveau sac à main ou montre en or est un faux est coûteux et ennuyeux, et les dispositifs médicaux ou médicaments contrefaits pourraient avoir des conséquences encore plus graves. Mais apparemment dès que les fabricants développent une nouvelle méthode pour garantir l'authenticité du produit, les contrefacteurs trouvent un moyen de le déjouer. Maintenant, les chercheurs ont créé un tag "unclonable" qui ne peut jamais être répliqué, même par le fabricant. Ils rapportent leurs résultats dans Matériaux et interfaces appliqués ACS .

Chaque année, les produits contrefaits ont coûté des milliards de dollars en pertes économiques. Ces contrefaçons, généralement de qualité inférieure, se font souvent passer pour des marques de luxe. Les fabricants ont essayé d'incorporer des étiquettes ou des codes à barres uniques sur leurs produits afin que les propriétaires de magasins et les consommateurs puissent vérifier l'authenticité d'un produit, mais les contrefacteurs trouvent souvent comment les copier. Riikka Arppe-Tabbara, Mohammad Tabbara et Thomas Just Sørensen souhaitaient développer un système d'authentification utilisant des fonctions physiques non clonables (PUF), des balises basées sur des processus aléatoires impossibles à répliquer. Comme ils l'expliquent dans leur rapport, un exemple de PUF serait de jeter une poignée de sable sur une surface. Chaque lancer génère un motif aléatoire qui ne peut pas être copié.

Pour développer leur système anti-contrefaçon, les chercheurs ont imprimé au laser des codes QR sur du papier, puis ont pulvérisé le motif PUF sur la surface. Les encres PUF contenaient des microparticules, qui formaient des motifs aléatoires qui apparaissaient sous forme de taches blanches sur un fond noir lorsqu'ils étaient agrandis. Pour valider leur système, l'équipe en a généré 10, 000 tags et les imagé avec une caméra de téléphone intelligent pour établir un registre. Puis, ils ont recréé les tags avec différents lecteurs de smartphones et ont essayé de les faire correspondre au registre. Le système a correctement identifié 76 pour cent des balises PUF. Aucune des balises n'a été identifiée de manière incorrecte, mais certains codes qui étaient sales ou flous nécessitaient une analyse supplémentaire. Les chercheurs estiment que le système peut générer 2,5 × 10 ¹²⁰ codes uniques.