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龙图腾网获悉成都工业学院申请的专利基于机器学习的电子设备身份验证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：CN120582844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510713546.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于机器学习的电子设备身份验证方法及系统是由丁锦滔;高昕;汪潇浦文;陈宇峰设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的电子设备身份验证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的电子设备身份验证方法及系统。该方法涉及电数字数据处理技术领域，包括以下步骤：采集身份验证密钥更新延迟数据；身份验证密钥更新延迟数据量化判断；采集身份验证可靠性数据；身份验证可靠性数据量化判断。本发明通过获取的身份验证密钥更新延迟数据量化密钥更新过程中的延迟性以判断是否进行优化，若是，则在密钥更新延迟优化后获取身份验证可靠性数据，否则直接获取身份验证可靠性数据，并通过得到的身份验证可靠性数据量化电子设备的身份验证过程中的可靠性以判断是否进行身份验证可靠性优化，提高了电子设备身份验证可靠性，解决了现有技术中存在由于密钥更新延迟与不同步导致的电子设备身份验证可靠性低的问题。

本发明授权基于机器学习的电子设备身份验证方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的电子设备身份验证方法，其特征在于，包括以下步骤： 在进行密钥更新的过程中，获取身份验证密钥更新延迟数据，所述密钥更新表示在预设电力系统的电子设备开始身份验证前对用于身份验证的密钥进行更新； 通过身份验证密钥更新延迟数据量化密钥更新过程中的延迟性得到身份验证密钥更新延迟效能指数，基于得到的身份验证密钥更新延迟效能指数判断是否进行密钥更新延迟优化，所述密钥更新延迟优化表示通过资源动态调整和密钥更新任务的CPU时间片调整来提高密钥更新过程中的实时性； 若进行密钥更新延迟优化，则在进行密钥更新延迟优化后获取身份验证可靠性数据，否则直接获取身份验证可靠性数据； 通过身份验证可靠性数据量化电子设备的身份验证过程中的可靠性得到身份验证可靠性效能指数，基于得到的身份验证可靠性效能指数判断是否进行身份验证可靠性优化，若是，则进行身份验证可靠性优化，所述身份验证可靠性优化表示通过密钥更新频率动态调整和多重身份验证动态调整来提高身份验证过程中的可靠性，否则直接进行身份验证反馈； 所述得到身份验证密钥更新延迟效能指数的具体步骤为： 通过密钥更新响应时长修正量对密钥更新响应时长与密钥更新响应时长阈值的占比分析结果进行修正，记为密钥更新响应时长影响值； 通过并发加密请求数量修正量对并发加密请求数量偏差程度与并发加密请求数量标准值的占比分析结果进行修正，记为并发加密请求数量影响值； 通过密钥更新任务优先级抢占次数修正量对密钥更新任务优先级抢占次数偏差程度与密钥更新任务优先级抢占次数标准值的占比分析结果进行修正，记为密钥更新任务优先级抢占次数影响值； 通过单位时间加密数据量修正量对单位时间加密数据量偏差程度与单位时间加密数据量标准值的占比分析结果进行修正，记为单位时间加密数据量影响值； 将密钥更新响应时长影响值、并发加密请求数量影响值、密钥更新任务优先级抢占次数影响值和单位时间加密数据量影响值进行耦合，得到身份验证密钥更新延迟效能指数； 所述身份验证密钥更新延迟效能指数表示密钥更新响应时长、并发加密请求数量、密钥更新任务优先级抢占次数和单位时间加密数据量共同作用于密钥更新实时性的影响程度量化数据。

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