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龙图腾网获悉中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))申请的专利一种芯片电磁故障注入测试的参数优化方法和计算机设备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：CN120142909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510607549.5，技术领域涉及：G01R31/28；该发明授权一种芯片电磁故障注入测试的参数优化方法和计算机设备是由曲晨冰;江野;王力纬;黄中铠;侯波;罗永震;孙宸;陈义强设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种芯片电磁故障注入测试的参数优化方法和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种芯片电磁故障注入测试的参数优化方法，包括：采集大量训练芯片的电磁故障注入测试数据，构建训练数据集；使用所构建的训练数据集训练多个模型，建立电磁故障注入参数与攻击成功率之间的映射关系；采集新型号待测芯片的少量电磁故障注入测试数据；使用新型号待测芯片数据对已训练的模型进行迁移学习，并从迁移学习后的模型中选择最优模型；确定新型号待测芯片的电磁故障注入参数的取值范围，构建多维参数空间，使用拉丁超立方采样法生成均匀分布的参数组合；将参数组合输入到最优模型中，预测每个参数组合的攻击成功率，选取电磁故障注入测试的最优参数组合。本发明能够自动化地优化电磁故障注入参数组合，降低人工调优成本。

本发明授权一种芯片电磁故障注入测试的参数优化方法和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种芯片电磁故障注入测试的参数优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1，采集大量训练芯片的电磁故障注入测试数据，构建训练数据集； 步骤S2，使用所构建的训练数据集训练多个模型，建立电磁故障注入参数与攻击成功率之间的映射关系； 步骤S3，采集新型号待测芯片的少量电磁故障注入测试数据，整合成与训练数据集相同的数据集输入格式； 步骤S4，使用新型号待测芯片数据对已训练的模型进行迁移学习，使模型适应新型号待测芯片数据，并从迁移学习后的模型中选择最优模型； 步骤S5，确定新型号待测芯片的电磁故障注入参数的取值范围，构建电磁故障注入参数的多维参数空间，并使用拉丁超立方采样法生成均匀分布的参数组合； 步骤S6，将生成的参数组合输入到迁移学习后的最优模型中，预测每个参数组合的攻击成功率，根据预测得到的攻击成功率选取电磁故障注入测试的最优参数组合， 在步骤S2中，电磁故障注入参数包括X轴坐标、Y轴坐标、功率和延时；在步骤S5中，多维参数空间为四维参数空间； 在步骤S6中，根据预测得到的攻击成功率对所有参数组合进行排序，选取攻击成功率排名前10的参数组合作为电磁故障注入测试的最优参数组合。

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