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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利硬件攻击检测方法、设备、存储介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119885169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510378151.9，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权硬件攻击检测方法、设备、存储介质及产品是由李纪元;张秀波;王相宇;曲燕;董建宁设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本硬件攻击检测方法、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种硬件攻击检测方法、设备、存储介质及产品，涉及计算机技术领域，包括通过实时采集待测电子设备的功耗信号能够实时监测待测电子设备的硬件安全，从多维度采集功耗特征，能够全面覆盖硬件运行的多种状态信息，提高了硬件攻击检测的准确性和可靠性，将高维特征数据转换为低维特征数据，能够减少计算复杂度，增强不同硬件的区分性。另外，通过小波变换捕捉细微的功耗特征，能够提升检测精度。将标准特征数据输入运用高斯混合模型对正常电子设备功耗特征数据聚类构建的基准指纹库，计算与各功耗类型的相似程度，再经过加权求和输出硬件攻击检测结果，能够识别未知攻击模式，降低误报率。

本发明授权硬件攻击检测方法、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种硬件攻击检测方法，其特征在于，包括： 实时采集待测电子设备的功耗信号，并对所述功耗信号进行预处理，得到标准功耗信号样本； 从所述标准功耗信号样本中提取特征数据，所述特征数据包括频域特征、时频联合特征和时域特征；所述时域特征包括整体特性和瞬态特性； 对所述特征数据进行降维，并对降维后的特征数据进行归一化处理，得到标准特征数据； 将所述标准特征数据输入基准指纹库，针对所述基准指纹库中的每一种功耗类型，输出所述标准特征数据与各功耗类型的相似程度，其中所述基准指纹库是采用高斯混合模型对正常电子设备在不同运行条件下产生的功耗特征数据进行聚类得到的； 对所述标准特征数据与各功耗类型的相似程度进行加权求和，得到所述标准特征数据的加权相似程度； 根据所述加权相似程度，输出所述待测电子设备的硬件攻击检测结果；若所述加权相似程度大于预设动态阈值，则所述待测电子设备的硬件攻击检测结果为正常，若所述加权相似程度小于所述预设动态阈值，则所述待测电子设备的硬件攻击检测结果为异常； 所述待测电子设备的硬件攻击检测结果为异常，所述输出所述待测电子设备的硬件攻击检测结果之后，还包括： 获取所述待测电子设备在运行时的温度数据和功耗数据； 对所述功耗数据进行滤波处理，得到去除噪声的功耗样本，其中所述功耗样本包括多个功耗值； 对所述温度数据进行滤波处理，得到去除噪声的温度样本，其中所述温度样本包括与各功耗值对应的温度值； 将所述功耗样本输入预训练的功耗-温度动态关系模型，以输出各功耗值对应的预测温度值； 根据所述与各功耗值对应的温度值和预测温度值，计算所述各功耗值对应的温度残差数据； 根据所述温度残差数据，绘制残差分布图，并将所述残差分布图输入高斯模型进行验证，判断所述残差分布图是否符合正态分布； 若所述残差分布图不符合正态分布，则将异常的功耗数据输入预训练的功耗-温度关联分析模型，以输出功耗-温度关系曲线； 若所述功耗-温度关系曲线呈现出缓慢线性漂移趋势，则判定所述待测电子设备异常的原因为硬件老化； 若所述功耗-温度关系曲线中出现突变，则判定所述待测电子设备异常的原因为人为篡改； 从所述标准功耗信号样本中提取时域特征，包括： 从所述标准功耗信号样本中获取功耗信号的时域波形； 计算所述时域波形的均值、方差和峰-峰值，其中所述时域波形的均值、方差和峰-峰值用于反映所述标准功耗信号样本的整体特性； 计算所述时域波形的电流脉冲宽度、上升时间、下降时间和占空比，其中所述时域波形的电流脉冲宽度、上升时间、下降时间和占空比用于反映所述标准功耗信号样本的瞬态特性。

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