이 논문은 3D 프린트된 객체의 출처 식별에 대한 심층 연구를 위해 데이터베이스 및 벤치마크를 활용한 콘텐츠 보안 프레임워크를 구축함으로써 새로운 3D 콘텐츠 시장의 기반을 마련한다. 제안된 벤치마크인 3DP 데이터셋은 일반화된 멀티미디어 포렌식 기술을 제공한다. 3D 프린팅 객체의 출처를 식별하는 것이 프린팅 과정에서 발생하는 다양한 보이지 않는 흔적에서 비롯될 수 있다고 가정하고, 18개의 다른 프린팅 설정에서 프린트된 252개의 객체의 클로즈업 이미지와 전체 객체 이미지를 획득한다. 제공된 데이터셋을 사용하여 디바이스 식별 및 스캔-재출력 탐지와 같은 다섯 가지 도전적인 과제를 포함하는 벤치마크를 제안한다. 우리의 기준 모델은 프린터 유형과 그 속성이 표면 질감의 미세한 차이를 기반으로 식별될 수 있음을 보여준다. 클로즈업 이미지와 같은 미시적인 관점만이 프린터 모델을 식별하는 데 유용하다는 기존의 생각과 달리, 우리는 상대적으로 거시적인 관점에서도 일정 수준의 성능을 달성했다. 그 후, 다양한 이미지 모달리티와 과제에서 풍부한 지식을 활용하기 위해 디바이스 식별 과제를 위한 multitask-multimodal 아키텍처를 제안한다. 3DP 데이터셋은 디지털 포렌식 및 지적 재산 보호와 관련된 미래의 심층 연구를 촉진할 수 있다.