Купить статью

Работа посвящена исследованию вопросов обнаружения атак модификации цифровых моделей изделий (деталей), предназначенных для 3D-печати в современных комплексах интеллектуальных аддитивных производств. В общем случае такие системы представляют собой сети, включающие множество параллельно функционирующих 3D-принтеров (3D-фермы), способные по запросам пользователей печатать тиражи изделий, таких как элементы физических конструкций роботов и транспортных средств, лопасти беспилотных летательных аппаратов и другие детали из пластика, металла и иных материалов. Существующие примеры таких 3D-установок оказываются уязвимыми к действиям атакующих, пытающихся, воздействуя на цифровую модель, внести в нее скрытую несанкционированную модификацию. После такой атаки готовые изделия могут оказаться с конструктивным дефектом, но их визуальные характеристики будут почти неотличимы от оригинальных образцов таких изделий. Например, осуществив воздействие на дефективный элемент корпуса БПЛА, атакующий способен понизить его управляемость и даже привести к его разрушению. В работе проводится экспериментальное обоснование гипотезы о возможности обнаружения атак модификации цифровых моделей изделий на основе обработки и анализа программного кода таких моделей. Анализируются особенности дефектов моделей 3D-изделий, представленных на языке G-кодов и отобранных из открытых баз 3D-моделей. Сформирован набор данных, состоящий из оригинальных и модифицированных моделей изделий. Предложен подход к обнаружению модификаций с применением эмбеддинга для преобразования данных в числовые векторы и обучения на них классификаторов с использованием методов обучения с учителем. Эксперименты на тестовых выборках данных продемонстрировали работоспособность предложенного подхода к обнаружению модификаций и перспективность его дальнейшего развития и применения на практике.