論文の概要: Your Battery Is a Blast! Safeguarding Against Counterfeit Batteries with Authentication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03607v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 10:02:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 13:27:30.254738
• Title: Your Battery Is a Blast! Safeguarding Against Counterfeit Batteries with Authentication
• Title（参考訳）: バッテリーは爆発だ! 認証による偽造電池の保護
• Authors: Francesco Marchiori, Mauro Conti
• Abstract要約: 偽造細胞は爆発や火災を引き起こす可能性があり、市場におけるその流行は、ユーザーが偽造細胞を検出するのを困難にしている。 現在のバッテリ認証手法は、高度な偽造技術の影響を受けやすい。 機械学習モデルを用いて,各セルの内部特性を利用する2つの新しい手法,DCAuthとEISthenticationを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.498545647363628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Lithium-ion (Li-ion) batteries are the primary power source in various applications due to their high energy and power density. Their market was estimated to be up to 48 billion U.S. dollars in 2022. However, the widespread adoption of Li-ion batteries has resulted in counterfeit cell production, which can pose safety hazards to users. Counterfeit cells can cause explosions or fires, and their prevalence in the market makes it difficult for users to detect fake cells. Indeed, current battery authentication methods can be susceptible to advanced counterfeiting techniques and are often not adaptable to various cells and systems. In this paper, we improve the state of the art on battery authentication by proposing two novel methodologies, DCAuth and EISthentication, which leverage the internal characteristics of each cell through Machine Learning models. Our methods automatically authenticate lithium-ion battery models and architectures using data from their regular usage without the need for any external device. They are also resilient to the most common and critical counterfeit practices and can scale to several batteries and devices. To evaluate the effectiveness of our proposed methodologies, we analyze time-series data from a total of 20 datasets that we have processed to extract meaningful features for our analysis. Our methods achieve high accuracy in battery authentication for both architectures (up to 0.99) and models (up to 0.96). Moreover, our methods offer comparable identification performances. By using our proposed methodologies, manufacturers can ensure that devices only use legitimate batteries, guaranteeing the operational state of any system and safety measures for the users.
• Abstract（参考訳）: リチウムイオン(リチウムイオン)電池は、高エネルギーと電力密度のため、様々な用途において主要な電源である。 彼らの市場は2022年に最大48億ドルの米国ドルと見積もられた。 しかし、Liイオン電池の普及により偽造細胞が生産され、利用者に安全上の危険をもたらす可能性がある。 偽造細胞は爆発や火災を引き起こし、市場におけるその流行は、ユーザーが偽造細胞を検出するのを困難にしている。 実際、現在のバッテリ認証手法は高度な偽造技術の影響を受けやすく、様々なセルやシステムに適応できないことが多い。 本稿では,機械学習モデルを用いて,各セルの内部特性を活用する2つの新しい手法であるDCAuthとEISthenticationを提案することにより,バッテリ認証技術の向上を図る。 本手法は, 外部デバイスを必要とせずに, リチウムイオン電池モデルやアーキテクチャを通常の使用データから自動的に認証する。 それらはまた、最も一般的で批判的な偽造行為に耐性があり、いくつかのバッテリーやデバイスにスケールできる。 提案手法の有効性を評価するために,我々は20のデータセットから時系列データを解析し,分析に有意義な特徴を抽出する。 提案手法は,アーキテクチャ(最大0.99)とモデル(最大0.96)の両方のバッテリ認証において高い精度を実現する。 さらに,本手法は識別性能と同等である。 提案手法により, 製造者は, 装置が正当な電池のみを使用することを保証し, システムの運用状態と安全性を保証できる。

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