通过机器学习对3D打印零件进行逆向工程揭示安全漏洞

近30年来，随着复合材料在工业上的广泛应用，玻璃和碳纤维增强复合材料在航空航天等高性能应用领域的使用量激增。

在高性能应用中，这些混合和分层材料的强度和多功能性的关键是每层中纤维的方向。添加剂制造(三维打印)的最新创新使得微调这一因素成为可能，因为要打印的组件的每一层的离散打印头方向指令都可以包含在计算机辅助设计文件中，从而优化特定用途零件的强度和灵活性以及耐用性。因此，这些三维打印的刀具轨迹(刀具要遵循的一系列协调位置)在CAD文档的描述中，对制造商来说是有价值的商业秘密。

然而，来自纽约大学丹顿工程学院的一个研究团队(由机械与航空航天工程系教授NikhilGupta领导)表明，通过将机器学习(ML)工具应用于以下工具，这些工具路径也很容易复制，因此很容易被窃取。通过计算机断层扫描获得零件的微观结构。

他们发表在《复合材料科学与技术》上的研究“通过利用成像和机器学习的刀具路径重构对添加剂制造的复合材料零件进行逆向工程”，证明了这种方法对玻璃纤维增强聚合物长丝进行3D打印、3D打印的逆向工程，尺寸精度在原始零件的1%的三分之一以内。

来自坦登的研究生KaushikYanamandra、Chen、徐贤波和GaryMac等研究人员都表明，通过显微CT扫描图像可以从打印部件的纤维取向捕捉到三维打印过程中使用的打印方向。然而，由于肉眼难以区分纤维方向，该团队使用在数千张显微CT扫描图像上训练的ML算法来预测任何纤维增强3D打印模型上的纤维取向。该团队在圆柱和正方形模型上验证了其ML算法结果，发现误差小于0.5。

古普塔说，这项研究引起了人们对3d打印复合材料零件知识产权安全性的关注，为此类复合材料零件的开发投入了大量精力，但现代机器学习方法可以在短时间内以低成本轻松复制。

古普塔说：“机器学习方法被用于复杂零件的设计，但正如研究表明的那样，它们可能是一把双刃剑，这使得逆向工程变得更加容易。”“设计过程中也要考虑安全性，在未来的研究中还要开发不可克隆的刀具轨迹。”

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