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龙图腾网恭喜重庆君歌电子科技有限公司申请的专利一种汽车EDR数据加密防护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：CN118785147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410924857.6，技术领域涉及：H04W12/03；该发明授权一种汽车EDR数据加密防护方法及系统是由程洪平;余浬;王毅;赖祥洪设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车EDR数据加密防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽车EDR数据加密防护方法及系统，具体涉及汽车电子技术领域；通过对各个驾驶场景下的电磁信号进行实时捕捉、预处理和特征提取，构建信号特征库，并基于此库进行风险评估和场景划分，可以针对不同风险等级的驾驶场景采取相应的防护措施，尤其是在高风险场景中，通过固定时间段内的风险分析和预测，制定并实施高强度的防护策略；不仅能有效防止电磁信号泄露，确保EDR系统的数据安全，还能提高系统的整体安全性和可靠性，提升事故数据的完整性和准确性。

本发明授权一种汽车EDR数据加密防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种汽车EDR数据加密防护方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：根据车辆的驾驶条件和车辆运行状态划分若干个驾驶场景，通过高灵敏度电磁信号接收设备实时捕捉各个驾驶场景下加密和解密过程中EDR系统产生的电磁信号数据；S2：对捕捉到的电磁信号数据进行预处理，提取与加密过程相关的特征参数，并构建信号特征库；S3：基于信号特征库，对捕捉到的电磁信号数据的信号特征和强度进行识别分析，评估各个驾驶场景下电磁信号泄露的风险水平；所述步骤S3具体包括：对捕捉到的电磁信号数据的信号特征和强度进行识别分析，评估各个驾驶场景下电磁信号泄露的风险水平，根据捕捉到的电磁信号数据的信号特征生成信号特征突显度，则信号特征突显度的获取方法为：将捕捉到的电磁信号数据矩阵表示为X，其中每行代表一个样本，每列代表一个特征，并对矩阵中的电磁信号数据进行标准化处理，分别计算矩阵中电磁信号数据特征的均值向量和标准差向量；计算标准化后的数据矩阵的协方差矩阵C，其中，协方差矩阵的计算表达式为：C=；式中，n为样本数量，为标准化后的数据矩阵的转置，对协方差矩阵C进行特征值分解，得到特征值λ和特征向量v，其中，特征值分解公式为：；式中，λi为第i个特征值，vi为第i个特征向量；根据特征值的大小选择主成分，特征值越大，对应的特征向量表示的特征越显著，对排列特征值λ的前k个最大的特征值对应的特征向量进行求和，将求和结果作为主成分的特征值，即信号特征突显度，其中，k为大于0的正整数；所述步骤S3具体包括：对捕捉到的电磁信号数据的信号特征和强度进行识别分析，评估各个驾驶场景下电磁信号泄露的风险水平，根据捕捉到的信号强度生成电磁波功率波动指数，则电磁波功率波动指数的获取方法为：从捕捉到的电磁信号中提取电磁波功率时间序列数据Pt，t表示时间，Pt表示在时间t的功率值，对信号进行预处理，对于离散时间信号，使用离散傅里叶变换将其转换到频域，计算公式为：Pf=；Pf是频域信号，在频率f处的幅值，N是信号的采样点数，是复指数函数；计算时间序列中电磁波功率谱在各个频率上的能量密度，计算公式为：f=；f是在频率f处的功率谱密度，是频域信号幅值的平方；通过分析功率谱密度图，计算功率谱密度的均方根值，即计算电磁波功率波动指数；将信号特征突显度和电磁波功率波动指数转换为第一特征向量，将第一特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组第一特征向量预测各个驾驶场景下电磁信号泄露的风险值标签为预测目标，以最小化对所有驾驶场景下电磁信号泄露的风险值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定各个驾驶场景下电磁信号泄露的风险值，其中，机器学习模型为多项式回归模型；S4：根据各个驾驶场景下电磁信号泄露的风险性，将驾驶场景划分为高风险驾驶场景，中风险驾驶场景和低风险驾驶场景；S5：根据划分结果，对中风险驾驶场景和低风险驾驶场景采取相应的防护措施，防止电磁信号泄露的发生，确保EDR系统中的数据安全；S6：对于高风险驾驶场景，对固定时间段内电磁信号泄露的风险性进行分析，并对后续固定时间段内发生电磁信号泄露风险事件进行提前预测，根据预测结果，制定和实施高强度的防护措施。

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