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因此，如果训练模型所用的数据集没有考虑到特定的参数组合，那么从在有限条件下循环的电池中提取的数据可能无法被认证。不过，论文在探讨当前研究存在的问题时，还可以进一步深入分析假冒电池的制作技术和市场流通情况，以便更全面地了解问题的本质。随着技术的不断进步和国际合作的加强，我有理由相信，未来将有更多更先进的检测技术被开发出来，用于识别和防范假冒电池。展望未来，锂离子电池防伪技术将朝着更智能化、更高效、更便捷的方向发展，为保障消费者的权益和推动锂离子电池产业的健康发展做出更大的贡献。

最后，在考虑的模型中，随机森林分类器仍然是表现最好的，其F1分数（架构识别为0.96，电池模型识别为0.88）接近DCAuth中获得的分数。虽然大多数机器学习模型都取得了良好的结果，但随机森林分类器表现最佳，在电池架构识别中获得了接近1的F1分数（0.99），在电池模型识别中获得了0.92的F1分数。由于数据集由从原始电池样本中检索到的数据组成，这些样本在其预期的应用中进行了循环测试，因此在提供的评估中，假冒模型等同于不同的电池模型。这是一个合理的假设，因为对于几乎所有模型来说，这两项任务的性能是相当的。

在考虑的不同模型中，随机森林（Random Forest，RF）分类器取得了最佳结果，在不同电池样本的认证中获得了高达0.96的评分。DCAuth和EISthentication的实际实现应该在许多不同的电池供电设备上都是负担得起且可访问的，而这些设备可能不具备运行复杂模型所需的硬件，或者对于认证目的来说可能不够快。在图6中列出了所使用的不同模型。由于没有一家机构同意与论文作者共享他们的数据或生成新的数据集，论文作者只好收集了以往文献中大多数可用的数据集，并对它们进行处理，以提取每种方法所需的数据。

图2给出了这种影响的图形表示。在论文提出的方法DCAuth中，论文利用差分容量分析与电池样品退化之间的关系来认证和识别不同的模型和架构。由于寄生反应已被证明会改变差分容量图中的峰值[18]，因此论文的模型可以提取有意义的特征，并使用它们来正确识别和认证电池样品的模型和架构。由于差分容量分析是通过分析电池初始放电与后续循环放电之间的容量差异来工作的，因此通过测量这种差异，可以估计不可逆容量损失的量。我们在这里回顾一下当前用于电池认证的几种技术，以及它们的缺陷，这些缺陷导致了对设备无关认证方法的需求。

锂离子电池的工作原理基于锂离子在电池的正负电极之间的移动。锂离子电池主要由三个部分组成：正极（也称阳极，通常由含锂化合物如钴酸锂、磷酸铁锂等构成，是电池充电时锂离子储存的地方），负极（也称阴极，常用材料是石墨，电池放电时锂离子会从负极移动到正极）和电解液（锂离子电池中正负极之间的导电介质，允许锂离子在充放电过程中在两个电极之间自由移动）。假冒电池的容量、能量密度和寿命远低于正品电池，且常常缺乏必要的安全保护措施，如过充、过放、过热保护，可能导致电池发热、膨胀、漏液、甚至爆炸，存在极大的安全隐患。

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。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。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。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。

Abstract: This article provides an in-depth analysis and systematic exploration of the paper titled "Your Battery Is a Blast! Safeguarding Against Counterfeit Batteries with Authentication". Based on a thorough reading and understanding, it introduces in

References:

在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。该论文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。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。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。

基于图的表征：图是一种比树更为抽象复杂的表示形式，图的顶点之间是多对多的关系，并且不具有树结构中明确的父子节点层次划分.因此，基于图的表征形式能够反映代码中更丰富的语法和语义特征，有很好的检测能力.如常用的程序依赖图表示软件程序的控制依赖和数据依赖关系，控制流图(control flow graph，简称CFG)则是由编译器在内部维护的一种程序的抽象表现，代表了程序执行过程中会遍历到的所有路径.目标程序分析提取: 对含有操作系统的固件， 该步骤对提取出的所有程序和文件集合， 进一步提取出待分析的目标程序。

主要问题: 仍然是在核⼼算法介绍部分 (这次论⽂的前驱部分还是理解了的。这次做了⼀个思考, 作为初期粗略阅读, 基本对于论⽂的主要脉络创新点等部分较好把握, 但是对于核⼼算法如果没有⼀定 的知识储备是很难理解的。对此, 我认为试图去复现似乎是⼀个⽐较好的⽅案, 但是复现论⽂往往是较为⻓期耗时的⼯作 , 哪些论⽂应该去复现, 这也是⼀个很困惑的点。论⽂简述 : RPL 的 IPV6路由协议中的⼀个威胁虫洞攻击。通过 RLDW ⽅案检测基于 RPL ⽹组中的⾍洞节点。物联⽹安全 、论⽂获评学校最优论⽂⼊选。

对⽐指标 : ① 检测精度 ② 探测时间 ③能耗④内存开销 ⑤检测其他四种攻击的准确性。① 将攻击重新分类为 C 互联⽹控制消息协议 (M )攻击和⽤户I 数据报协议。四类检测⽅法：特征检测、异常检测、基于 RPL规范的检测、混合检测。③ 明⽩⼀个⼤⽅向上还是有许多⼩⽅向, 应该潜⼼学习。② ⽐第⼀次读论⽂时对论⽂的整体理解与思路更加清晰。③在虚拟的实际物理拓扑之上创建 DODAG,对⽐结果 :唯⼀可以检测所有六种攻击的⽅案。① 在读论⽂时对脉络把握更加清时了。②设计新的 ICMP控制仓。

⼤致梳理出⼀篇做的架构 : ( 我的理解 ) 背景 → 现有⽅案不⾜ → 预备免识 → 提出⽅案 → ⽅案核⼼设计与算法 → 与其他⽅案对比→ 设计实验环境与实验指标进⾏⽅案验证 → 总结与展望。之前, 进⾏过区块链⽅⾯的研究，有⼀定基础⽅便理解。汉语论⽂ , 对于新⼿⼊⼿阅读 相对容易。① 基本掌握论⽂所提出背景和要解决的问题。② ⼤致理解论⽂所提出的⽅案和优势。

针对固件问题等有相关阐述，所引用论文几乎没有近三年的，但是作为该领域去学习相信是有看的必要。类似之前看的三篇综述，但是这篇为2022年12月的，相对更新一些。

本文主要内容是介绍GNNs->前人对GNNs的应用与改进->提出一种对GNNs的评估解释。本文并未实际构建一种方法去进行漏洞挖掘，而侧重于对GNNs在漏洞挖掘中的应用。除此之外，其余应用文献中有对GNN的改进以及对机器学习的改进等等。发表于CCS 2021。

在实验评估中，展示了临时结果，这些结果清楚地表明，当方法被完全实施时，可以在精确度和召回率方面提供期望的改进。在这项工作的基础上，引入了一个两阶段的方法，其中第一阶段旨在提高召回率，第二阶段的重点是提高精度。一个反复出现的问题是，所提出的污点分析器是在非常人工的或者不具有代表性的测试数据集上进行评估的。特别是在最近几年，污点分析研究中的两个主要趋势:首先，有一个持续的趋势是支持的弱点类型的多样化。第二，当前的污点分析器倾向于专注于特定于应用程序的场景，而不是简单地覆盖特定于语言的模式。

收集执行器和传感器跟踪以识别物理交互，并为连续的物理通道构建物理模型，以在运行时预测传入的策略违规。然而，它不能识别基于意图的违反，因为它的策略仅基于设备的使用情况来定义，并且它不能确定影响物理信道在运行时检查传感器测量的特定命令。此外，IoTSafe 在其模型中不考虑距离，并标记不正确的违规行为，或者在设备的位置发生变化时未能检测到违规行为。检测应用程序以构建动态模型，并在运行时实施策略。然而，它不能正确地识别物理交互，因为它的模型不包括命令的物理影响。本文为CCS22文章。

最后，做个小总结，本文对于应用LLM的思路还是有一定参考价值的，而且在实验的设计以及数据集选取等方面工作较为全面严谨，其应用的静态检测技术虽然是集中于源代码检测尤其是C/C++源代码检测，但是对于方法可能的问题以及为什么会有更好的效果等等都从基础上进行了较为详尽且合理地分析。为了降低包含与漏洞无关的陈述（误报）的风险，我们采用了快速构建、少镜头和思维链（CoT）策略，使LLM能够根据提取的危险线索对漏洞进行推理，并准确提取与漏洞相关的陈述。本文主要研究OSS漏洞中的漏洞版本识别。

而且本文还提到了应用LLM技术的一种挑战：与开发人员的信任和协同。本篇论文利用chatgpt3.5和chatgpt4实现了一种物联网漏洞检测的方法，尽管LLM的生成结果是不具备稳定性的，但是在取均值后依旧给出了较好的结果，其中chatgpt3.5和现有检测方法有一竞之力，而chatgpt4优于现有方法。对于未来本文的研究重心将会是：1）探索LLM（特别是ChatGPT）是否可以有效地检测这些不常见的漏洞，2）提出一种解决方案（例如，通过数据增强为不太常见的类型生成更多样本），以解决漏洞数据长尾分布的影响。

一个关键的问题是，与VulRepair等以前的方法相比，这些模型的修复精度得到了提高，这突显了它们的实用性和效率。在此之后，它强调了使用没有训练样本的测试数据集的重要性，强调了数据集完整性的必要性，以提高LLM在代码修复任务中的有效性。这项工作的意义在于它对数字安全的贡献，为自动代码漏洞修复设定了新的标准，并为网络安全和人工智能的未来发展铺平了道路。因此，虽然“完美预测”提供了一种简单化的评估方法，但它可能与代码修复的实际方面不一致，强调了对模型性能的细微解释的需要。这突出了LLM在这方面的潜力。

这项研究展示了深度学 习模型对对抗性攻击的敏感性，这种攻击可以实现 100% 的攻击成功率(参见表 5).提出的方法 EaTVul 包括六个 阶段:使用支持向量机识别重要样本，使用注意机制识 别重要特征，使用 ChatGPT 基于这些特征生成对抗数 据，准备对抗攻击池，使用模糊遗传算法选择种子数 据，以及执行规避攻击。我们的研究为软件安全社区带来了重大发现。事实上，个人认为这篇文章提供了一个很有用的思路，就是在漏洞挖掘的时候，或许我们应该对于原始数据利用LLM进行一些干扰，从而使得避免对抗性攻击的问题。