Grandes datos

El papel clave de los macrodatos en la reducción de la falsificación electrónica

Las firmas biométricas digitales en componentes electrónicos con fines de identificación y autenticación son una forma de utilizar big data para reducir el riesgo de falsificación.

A fines de 2012, se conoció la noticia de que la Agencia de Logística de Defensa de EE. UU. (DLA, por sus siglas en inglés) quería reducir el riesgo de piezas falsificadas en su cadena de suministro y emitió requisitos de marcado de certificación para microcircuitos electrónicos. “La implementación de este nuevo requisito reducirá el riesgo de que las piezas falsificadas entren en la cadena de suministro de DLA”, dijo Chris Metz, jefe de Política de Calidad y Tecnología de Operaciones Logísticas de DLA.

El objetivo es marcar los componentes electrónicos con una marca exclusiva de ADN SignatureNature basada en plantas que combina datos estructurados y no estructurados y puede identificar piezas de un proveedor o fabricante específico. Este mes, la DLA publicó pautas más específicas de abastecimiento de identificación y certificación de piezas.

«La buena noticia es que el gobierno intervino con una nueva legislación aeroespacial y de defensa que protegerá mejor a los combatientes», dijo Mark Snider, fundador y presidente de ERAI, que monitorea, investiga e informa los problemas que afectan la cadena de suministro de productos electrónicos a nivel mundial.

Snider recuerda los primeros días en la NASA, cuando todos los componentes eléctricos se fabricaban a medida y eran muy confiables. «Después de eso, la industria de los semiconductores se dio cuenta de que las piezas comerciales listas para usar (CTOS) podrían realizar la misma función», dijo. «Así que hoy tenemos muchos componentes listos para usar con una personalización mínima».

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La personalización mínima hace que sea más fácil para los proveedores falsificar piezas y más difícil para los fabricantes, distribuidores y minoristas saber sin lugar a dudas que los componentes que utilizan se fabrican con la última tecnología y especificaciones. «En algunos casos, si toma una radiografía de un ensamblaje, puede ver que el exterior de la pieza se ve correcto, pero la radiografía muestra que no hay conexiones dentro del ensamblaje, por lo que no funciona». dijo el director ejecutivo de SignaKey, el Dr. Richard McDermott.

Las nuevas firmas biométricas digitales en piezas son un producto de big data, que combina datos no estructurados estándar e Internet de las cosas (IoT) en «firmas» de piezas únicas. Estos identificadores de piezas fluyen hacia bases de datos analíticas que los fabricantes y distribuidores de piezas pueden usar para detectar piezas falsificadas.

«Con esta tecnología, puede inspeccionar visualmente un lote de chips y luego grabar con láser cada chip», dijo McDermott. “Luego puede tomar una radiografía del chip y hacer pruebas eléctricas.” En cada paso, la documentación y los resultados de los pasos se registran en etiquetas cifradas que el láser escanea en el ensamblaje. Esto permite que cualquier persona en la cadena de suministro vea exactamente quién tocó la pieza, qué se le hizo y cuándo. «

La ventaja de capturar toda la documentación de un componente y colocarla en una base de datos central es que lo más fácil de falsificar en una operación de falsificación de piezas es el papeleo. “Al capturar la documentación y los resultados en cada etapa del procesamiento de componentes a lo largo de la cadena de suministro, tiene un registro maestro para la cadena de custodia”, dijo McDermott. «Hace que la falsificación sea más difícil».

Igualmente emocionante es el uso mixto de la biotecnología y las tecnologías digitales. SignaKey lo usa, al igual que Applied Data Sciences.

«Hemos tenido 29 proveedores registrados en este proceso con nosotros», dijo Mitchell Miller, director de comunicaciones de Applied Data Science. «La belleza del ADN es que no puede replicarse».

Miller dijo que su compañía toma ADN de las plantas, luego lo rediseña en un ADN único y lo combina con tecnología digital para crear un «marcador» que se coloca en componentes electrónicos como microcircuitos. «La marca contiene información que muestra quién produjo el componente o en qué punto de la cadena de suministro se obtuvo”, dijo Miller. «Contiene información de que la pieza ha superado los estándares y los umbrales de prueba, y la marca no puede ser la misma que en el pasado. Otras técnicas utilizadas son réplicas o ingeniería inversa… Mantenemos una base de datos maestra con información sobre todas estas partes, así como información que nuestros clientes pueden usar en su investigación de componentes».

La llegada de nuevas tecnologías biotecnológicas y de encriptación digital para la identificación y autenticación de piezas no puede llegar lo suficientemente pronto. «En términos de certificación, del 10 al 15 por ciento de las piezas en la cadena de suministro militar de EE. UU. son sospechosas», dijo Miller.

Estas nuevas tecnologías de certificación de piezas son excelentes ejemplos de big data en acción. Si podemos combinar de manera óptima los datos tradicionales y no tradicionales en un patrón dinámico de seguimiento y localización de piezas, el dinero que las empresas ahorrarán al reducir las piezas falsificadas y las mejoras de seguridad que podrán ofrecer a los clientes son prácticamente inconmensurables.

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