Your Battery Is a Blast! Safeguarding Against Counterfeit Batteries with Authentication 介绍

本文主要围绕论文《Your Battery Is a Blast! Safeguarding Against Counterfeit Batteries with Authentication》展开，这篇论文出自2023年丹麦哥本哈根举行的会议CCS’23，会议日期为2023年11月26日至30日。

论文共有两个作者，一个是Francesco Marchiori，来自意大利帕多瓦大学的Padua分校，其电子邮件地址为 [email protected]；另一位作者Mauro Conti同样来自意大利帕多瓦大学的Padua分校，其电子邮件地址为[email protected]。

论文主要讨论了假冒锂离子电池的问题，并提出了两种用于电池认证的新方法，即 DCAuth 和 EISthentication。锂离子电池的广泛采用导致假冒电池生产增加，对用户构成安全隐患。假冒电池会引起爆炸或火灾，它们在市场上的盛行使用户难以识别假冒电池。目前的电池认证方法通常容易受到高级伪造技术的影响，并且不适用于各种电池和系统。所提出的方法通过机器学习模型利用每个细胞的内部特征，使用其常规使用的数据，而无需任何外部设备。它们能够抵御常见的假冒行为，并且可以扩展到多个电池和设备。使用来自 20 个数据集的时间序列数据评估了该方法的有效性，从而实现了架构和模型的电池认证的高精度。所提出的方法确保设备仅使用合法电池，从而保证用户的运行状态和安全。

简而言之就是假冒锂离子电池对用户构成了安全隐患，而目前的电池认证方法容易受到先进的伪造技术的影响，并且缺乏适应性。因此本文提出了DCAuth 和 EISthentication 两种用于电池认证的新方法。这些方法通过机器学习模型利用每个电池的内部特征。它们不需要任何外部设备，并且能够抵御常见的假冒行为。该方法在架构和模型的电池认证中都实现了高精度。制造商可以使用这些方法来确保设备仅使用合法电池，从而确保用户的运行状态和安全。

论文的结构安排：在论文第2节回顾了不同电池认证方法的相关工作以及执行差分容量分析和电化学阻抗谱所采用的技术。论文的第3节概述了系统模型，并给出了实际部署的示例。论文得第4节概述了数据收集过程以及每种方法所使用的不同数据集的特征。论文的第5节详细解释了方法，并在第6节中进行了实验评估。（注意，这里是对论文结构安排的梳理，并非本文的具体结构安排！）

本文基于课程学习内容，在对论文充分阅读和理解的基础上，对于论文的核心工作，包含技术背景、解决问题和技术、验证方案和验证结果等进行了详细介绍。同时基于论文工作结合自己的一些想法展开了讨论。