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Der Verifikationsprozess
Der in O-PUR realisierte Verifikationsprozess ist bezüglich der technischen Hilfsmittel vom so genannten Typ 2 (siehe Tabelle) und erfordert z.B. Matrixcode-Lesegeräte mit erweiterter Software und Makrooptik oder ein Fotohandy mit Makrooptik bzw. Vorsatzoptik. Alternativ können handelsübliche Flachbettscanner mit mindestens 1200 dpi Auflösung oder kommerzielle PC-Handmikroskope eingesetzt werden.

Die eingesetzten Prüfgeräte können autark oder mit Datenbank sowie mit Internetanbindung betrieben werden.

Einflussgrößen für die Erkennungssicherheit des Prüfvorgangs sind der für die Markierung verwendete Herstellungsprozess, die verwendeten Materialien, aber auch die optische Qualität der Bildaufnahmeeinheit und die evtl. Abnutzung der Markierung. Die Erkennungssicherheit wird durch quantitative Größen, wie die Falschakzeptanzrate (FAR), die Falschrückweisrate (FRR) und die „receiver operating characteristic" (ROC) bewertet.

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Besonderheiten

Besonderheiten des O-PUR Konzepts sind:

  • die Adaptierbarkeit des Sicherheitsniveaus durch gezielte Nutzung des DataGrids, NanoGrids, ClusterCodes oder EpiCodes sowie durch die Verwendung von Prüfgeräten, die aufgrund von softwaremäßig einstellbaren Zugangsrechten oder auch durch ihre Bildqualität, eine unterschiedliche Erkennsicherheit ermöglichen,
  • eine hohe Verfügbarkeit des Verifikationsprozesses über alle Stufen des Produktlebenszyklus durch die Verwendbarkeit vieler unterschiedlicher Verifikationswerkzeuge wie Matrixcode-Lesegeräte, Mobiltelefone, Handmikroskope oder Flachbettscanner und die Verifikation mit oder ohne Datenbankanbindung.
  • Interoperabilität mit anderen Systemen durch einen modularen Aufbaumit definierter Funktionalität, beispielweise ist ein Zusammenspiel mit einer Track&Trace Lösung, die auf DataMatrix-Codes basiert, direkt möglich.
  • Die Widerstandsfähigkeit der Markierungen gegen physikalische Beanspruchung kann durch Lackschichten oder Folienüberzug den jeweiligen Anforderungen angepasst werden. Besonders widerstandfähig sind Markierungen, die durch Lasergravur aufgebracht wurden.
Geeignete Produktionsprozesse
Das O-PUR Lösungskonzept basiert auf der Individualität, die beim Aufbringen eines DataGrid, bzw. eines Matrixcodes auf einen Gegend entsteht. Je nach Herstellungsprozess ist diese Individualität unterschiedlich stark ausgeprägt, was zu unterschiedlichen Erkennungssicherheiten (Falschakzeptanz­rate (FAR), Falschrückweisrate (FRR)) bei der späteren Prüfung führt. Es wurde daher eine statistische Methode entwickelt, mit welcher der Einfluss der Produktionstechnik auf die spätere Erkennungs­sicherheit quantitativ beschreibbar ist.

Einflussgrößen für die Erkennungssicherheit des Prüfvorgangs sind:

  • der für die Markierung verwendete Herstellungsprozess,
  • die verwendeten Materialien,
  • die optische Qualität der Bildaufnahmeeinheit und
  • die evtl. Abnutzung der Markierung.
Die geeigneten Herstellprozesse
  • Offsetdruck, insbesondere Bogenoffsetdruck für die Faltschachtelproduktion und Rollenoffsetdruck für die Etikettenproduktion,
  • Lasergravur von Metallen,
  • Inkjet für Kunststoffe.
Bewertung der Herstellungsprozesse
Auf Basis der individuellen Charakteristik von gedruckten DataGrids wurde eine neuartige statistische Methode entwickelt, um für den jeweiligen Herstellungsprozess das gewünschte, skalierbare Sicherheitsniveau auszuwählen (Bonev 2009, 2010).

Zunächst werden aus dem Scanbild eines gedruckten DataGrids die Messsignale zu NanoGrid, ClusterCode und EpiCode ermittelt und zur Prüfung von Originalen und Kopien bzw. Fälschungen eingesetzt.

Die Prüfergebnisse werden durch Korrelationskoeffizienten zwischen Mess- und Referenzsignalen bestimmt und liegen meistens im Wertebereich zwischen 0 und 1. Durch die experimentelle Bestimmung der Falschakzeptanz- (FAR) und Falschrückweisungsrate(FRR) wird die Erkennungssicherheit des Authentifizierungssystems ermittelt. Sowohl die FAR, als auch die FRR sind von der Kalibrierung des Systems bestimmt. Die Parametrisierung der sogenannten Diskriminanzschwelle, über welche die Prüfsoftware entscheidet, ob ein Original oder eine Fälschung vorliegt, hat Einfluss auf die beiden Kenngrößen. Für einen bestimmten Wert der Diskriminanzschwelle, bei dem FAR gleich FRR ist, wird die Gleichfehlerrate(Equal Error Rate, EER) als Maβ für die Erkennungssicherheit angegeben.

Auf Basis der individuellen Charakteristik von gedruckten DataGrids wurde eine neuartige statistische Methode entwickelt, um für den jeweiligen Herstellungsprozess das gewünschte, skalierbare Sicherheitsniveau auszuwählen (Bonev 2009, 2010).

Zunächst werden aus dem Scanbild eines gedruckten DataGrids die Messsignale zu NanoGrid, ClusterCode und EpiCode ermittelt und zur Prüfung von Originalen und Kopien bzw. Fälschungen eingesetzt.

Die Prüfergebnisse werden durch Korrelationskoeffizienten zwischen Mess- und Referenzsignalen bestimmt und liegen meistens im Wertebereich zwischen 0 und 1. Durch die experimentelle Bestimmung der Falschakzeptanz- (FAR) und Falschrückweisungsrate(FRR) wird die Erkennungssicherheit des Authentifizierungssystems ermittelt. Sowohl die FAR, als auch die FRR sind von der Kalibrierung des Systems bestimmt. Die Parametrisierung der sogenannten Diskriminanzschwelle, über welche die Prüfsoftware entscheidet, ob ein Original oder eine Fälschung vorliegt, hat Einfluss auf die beiden Kenngrößen. Für einen bestimmten Wert der Diskriminanzschwelle, bei dem FAR gleich FRR ist, wird die Gleichfehlerrate(Equal Error Rate, EER) als Maβ für die Erkennungssicherheit angegeben.

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Quelle: S. Bonev, R. Gebhardt; Kap 2.3 in M. Abramovici, L. Overmeyer, B. Wirnitzer (Hrsg.): "Kennzeichnungstechnologien zum wirksamen Schutz gegen Produktpiraterie", VDMA Verlag, Frankfurt 2010.
Projekt-Abschlussband
(Band 2) erhältlich im
VDMA online Shop:
www.vdmashop.de/piraterie
Karlsruher Institut für Technologie PTKA