主要观点总结
上海交通大学姜学松课题组报道了一种基于物理不可克隆函数（PUF）的防伪技术，结合了相分离、褶皱、荧光和形状记忆行为等特性，开发了一种可编程的2D/3D防伪安全系统。该研究以题为“A Programmable 2D/3D Anti-Counterfeiting System via Shape Memory Polymer with Surface Wrinkle and Fluorescence”的论文发表在最新一期《Advanced Functional Materials》上。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景及重要性
随着信息技术的发展，假冒伪劣产品对人类健康、经济和国家安全构成了重大威胁。传统的防伪方法面临新的挑战，因此开发高安全性的防伪技术具有重要意义。
关键观点2: 研究内容及方法
该研究使用蒽基团改性的聚(苯乙烯-丁二烯-苯乙烯)（SBS-CAN）来构建2D/3D信息安全系统。利用蒽基团的光敏性和形状记忆聚合物的特性，通过紫外线照射、拉伸和加热等步骤，实现了表面褶皱、荧光和3D结构的可编程性。
关键观点3: 研究成果
研究团队展示了如何通过控制外部预应力条件和聚合物形状记忆行为，实现具有表面皱纹和荧光的二维信息的选择性输入，并通过折纸技术形成3D防伪安全系统进一步加密信息。这种2D/3D防伪安全系统具有双重加密系统的优点，为高安全信息载体提供了优越的选择。
关键观点4: 研究应用及前景
该研究在防伪技术方面取得了重要进展，具有广泛的应用前景。该防伪系统可以应用于货币、证件、商品等领域，提高产品的安全性和可信度。
关键观点5: 研究团队及合作
该研究由上海交通大学姜学松课题组完成，并与其他团队合作。研究团队在防伪技术方面具有丰富的经验和专业知识，未来有望在相关领域继续取得更多进展。
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点击上方 “ 蓝字 ” 一键订阅 随着信息技术的发展，假冒伪劣越来越对人类健康、经济和国家安全构成了重大威胁。对传统的各种防伪方法，如荧光、指纹、结构色等提出了新的要求。近来，基于独特和随机物理不可复制特征物理对象的物理不可克隆函数（PUF），为高安全防伪技术提供了一种实用的解决方案，我们报道了相分离和褶皱相结合的分级次安全策略来提升信息密度，并开发了标签识别的环境鲁棒深度学习认证模型(Robust PUF Label Authentication System Synergistically Constructed by Hierarchical Pattern of Self-assembled Phase-Separation Encrypted Wrinkle and Deep Learning Model, Advanced Functional Materials, 2024, 2405239)。 在此基础上， 上海交通大学姜学松课题组 报道了利用3D柔性形状记忆聚合物、2D可调荧光和不可复制的类指纹褶皱，开发了一种基于蒽官能化形状记忆聚合物（SBS-
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