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龙图腾网获悉广州视声智能股份有限公司申请的专利基于安全认证的家居设备固件升级方法及系统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：CN118259945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410438701.7，技术领域涉及：G06F8/65；该发明授权基于安全认证的家居设备固件升级方法及系统是由朱湘军;黄强;彭永坚;汪壮雄;李利苹设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于安全认证的家居设备固件升级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于安全认证的家居设备固件升级方法及系统，该方法包括：获取目标家居设备的请求应用程序发送的固件升级请求；基于预先协商得到的加解密认证规则，对所述固件升级请求进行安全认证，得到所述请求应用程序的安全认证结果；获取所述请求应用程序的历史通信数据；根据所述历史通信数据，以及所述安全认证结果，执行所述固件升级请求对应的固件升级操作。可见，本发明能够实现更加安全的固件升级，提高智能家居系统的工作效率和安全性，减少家居设备的固件故障。

本发明授权基于安全认证的家居设备固件升级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于安全认证的家居设备固件升级方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标家居设备的请求应用程序发送的固件升级请求；基于预先协商得到的加解密认证规则，对所述固件升级请求进行安全认证，得到所述请求应用程序的安全认证结果；获取所述请求应用程序的历史通信数据；所述历史通信数据包括所述请求应用程序在历史时间段传输的多个计算结果数据、固件版本请求数据、固件下载数据和固件错误数据；根据所述历史通信数据，以及所述安全认证结果，执行所述固件升级请求对应的固件升级操作，包括：在所述安全认证结果为不安全时，拒绝执行所述固件升级请求；在所述安全认证结果为安全时，计算所述固件升级请求对应的固件数据与所述历史通信数据之间的数据相似度；将所述历史通信数据输入至训练好的安全性预测神经网络模型中，以得到输出的所述请求应用程序的安全性参数；所述安全性预测神经网络模型为CNN结构的模型，其通过包括有多个训练程序应用的历史通信数据和对应的程序安全性标注的训练数据集进行训练，基于梯度下降算法进行参数更新直至损失函数值达到最小；计算所述数据相似度和所述安全性参数的加权求和平均值，得到所述固件升级请求对应的优先级参数；其中，所述安全性参数对应的第一权重大于所述数据相似度对应的第二权重；所述第一权重与所述安全性预测神经网络模型在验证阶段的预测准确率成正比；所述第二权重与所述历史通信数据的数据量大小成反比；在存在多个所述固件升级请求时，根据所述优先级参数从大到小依次执行每一所述固件升级请求对应的固件升级操作。

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