中国人民解放军网络空间部队信息工程大学王焕伟获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利一种基于多模态学习的PUF安全性测试方法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：CN118316624B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410531418.9，技术领域涉及：H04L9/32；该发明授权一种基于多模态学习的PUF安全性测试方法是由王焕伟;刘威;娄睿;张雨;井靖;朱兵;何红旗;唐永鹤;董卫宇;刘铁铭设计研发完成，并于2024-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态学习的PUF安全性测试方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态学习的PUF安全性测试方法。该方法包括：步骤1：对待测PUF输入若干激励，并获取待测PUF在每个激励下的的响应以组成若干个激励响应对；步骤2：针对每个激励响应对，获取待测PUF本次运行过程中的功耗侧信道频谱图像；步骤3：将待测PUF的每个激励响应对作为文本信息，将与所述激励响应对对应的功耗侧信道频谱图像作为图像信息，组成文本‑图像对数据集；步骤4：利用文本‑图像对数据集对多模态模型进行训练，得到PUF安全性测试模型；步骤5：将待测PUF的待测激励输入至PUF安全性测试模型中，得到待测PUF的响应。本发明可以为PUF的安全性能是否满足需求提供依据。
本发明授权一种基于多模态学习的PUF安全性测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态学习的PUF安全性测试方法，其特征在于，包括：步骤1：对待测PUF输入若干激励，并获取待测PUF在每个激励下的响应以组成若干个激励响应对；步骤2：针对每个激励响应对，获取待测PUF本次运行过程中的功耗侧信道频谱图像；步骤3：将待测PUF的每个激励响应对作为文本信息，将与所述激励响应对对应的功耗侧信道频谱图像作为图像信息，组成文本-图像对数据集；步骤4：利用文本-图像对数据集对多模态模型进行训练，得到PUF安全性测试模型；步骤5：将待测PUF的待测激励输入至PUF安全性测试模型中，得到待测PUF的响应。
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