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龙图腾网获悉常州大学申请的专利多维度信息融合的声学侧信道攻击检测识别方法及装置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：CN119520083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411642992.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权多维度信息融合的声学侧信道攻击检测识别方法及装置是由张华君;张羽;黄道旗;石林;徐守坤设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多维度信息融合的声学侧信道攻击检测识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及工业制造技术领域，具体而言，涉及多维度信息融合的声学侧信道攻击检测识别方法及装置，一定程度上可以解决工业环境中的加速度和音频传感器会被声学侧信道攻击导致预测性维护系统出现误报，同时存在故障样本数据稀缺性的问题。该方法首先通过目标检测算法动态调整可信分数，实现对物理入侵监测以防御非物理接触式攻击，增强系统的安全防护能力，再对加速度和音频数据进行多模态数据融合，生成一个新的数据集来训练融合算法，该算法通过深度可分离卷积网络和残差网络架构分别对加速度和音频数据进行深入分析，并将提取的相关特征信息输入到自编码器和卷积注意力机制以得出相关分数，以提高对声学侧信道攻击的检测能力。

本发明授权多维度信息融合的声学侧信道攻击检测识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多维度信息融合的声学侧信道攻击检测识别方法，其特征在于，包括： 使用目标算法识别场景中的特定目标，并为所述特定目标划定警戒区域，同时根据目标检测结果及其与周围非目标物体的交互，通过计算得到相关的可信分数； 对收集到的加速度数据和音频数据执行模态特征提取，以准确捕捉每种模态中蕴含的关键信息； 将提取的不同模态特征通过自编码器和卷积注意力机制融合网络进行整合，进而在融合后的特征空间内进行模型训练； 将生成的对抗样本与原始标签样本混合，进行二次训练，以增强模型对人为对抗攻击的检测能力； 所述融合网络包括： 加速度子网络模块，输入层为接收加速度数据的六种特征的组合特征，处理后的特征被送入加速度子网络进行分类； 音频子网络模块，输入为将音频数据转成MFCC特征图，使用预训练的ResNet18基础，通过一系列的卷积层、残差单元、空间注意力机制和全连接层进行音频数据的深度特征提取和分类； 融合网络模块，将两个子网络提取到的加速度数据的动态特征和音频的MFCC特征拼接成一个统一的特征表示；将这个融合的特征通过卷积自注意力机制以强化关键信息，得到新的特征表示；再将经过强化的特征表示送入自编码器的编码器部分，进一步进行特征提取和压缩，以降低特征维度；再通过自编码器的解码器部分尝试重建特征，以确保重要信息被有效捕获；通过一系列的全连接层对压缩后的特征进行处理和变换，进行最终的分类，输出对应于不同设备状态的类别标签。

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