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锂离子（锂离子）电池是由于其高能量和功率密度，是各种应用中的主要电源。他们的市场估计在2022年高达480亿美元。但是，锂离子电池的广泛采用导致了假冒的细胞生产，这可能会对用户造成安全危害。假冒细胞会引起爆炸或火灾，它们在市场上的流行率使用户很难检测到假细胞。的确，当前的电池身份验证方法可能容易受到伪造技术的影响，并且通常不适合各种单元和系统。在本文中，我们提出了两种新颖的方法DCAUTH和EISTHENTICATION，通过机器学习模型提出了两种新颖的方法，即DCAUTH和EISTHENTICATY通过机器学习模型来利用每个单元的内部特征，从而改善了电池融合的最新状态。我们的方法自动验证了锂离子电池模型和架构，而无需任何外部设备中的数据中的数据。它们还具有最常见和最关键的伪造做法的弹性，并且可以扩展到几个电池和设备。为了评估我们提出的方法论的有效性，我们从总共20个数据集中分析了时间序列数据，我们已经为我们的分析提取有意义的特征。我们的方法在架构（最高0.99）和型号（最高0.96）的电池身份验证方面具有很高的精度。此外，我们的方法提供了可比的识别性能。通过使用我们的生产方法，制造商可以确保设备仅使用合法的电池，从而确保对用户的任何系统和安全措施的操作状态。
您的电池是爆炸！用身份验证保护伪造电池
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