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公开(公告)号：CN111988130B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010831680.7
申请日：2020-08-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种离散量子密钥分发中针对器件缺陷的攻击检测方法，包括搭建以InGaAs‑based SPAD为单光子探测器件的离散量子密钥分发系统；进行正常和攻击情况的量子密钥分发并获取正、负样本数据；制作训练数据集并训练得到攻击检测分类器；采用攻击检测分类器监测正常通信的离散量子密钥分发并完成针对器件缺陷的攻击检测。本发明采用小波变换处理数据集，放大数据集隐藏细节；采用LSTM结合Batch Normalization层、池化层，全连接层以及softmax层的网络结构保证了攻击检测的效果；因此本发明能够有效监测针对InGaAs‑based SPAD器件缺陷的攻击，而且可靠性高、准确性好。
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公开(公告)号：CN112929163B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110097902.1
申请日：2021-01-25
Applicant: 中南大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种测量装置无关的连续变量量子密钥分发方法，包括发送方准备独立且同分布的若干个高斯调制相干态并发送到任意的检测方；接收方准备独立且同分布的若干个高斯调制相干态并发送到检测方；检测方进行处理和检测得到检测结果并发送给发送方和接收方；接收方计算第一测量结果；发送方将自身的若干个正交值发送给接收方；接收方计算得到发送方发送的最终的量子密钥。本发明还公开了一种实现所述测量装置无关的连续变量量子密钥分发方法的系统。本发明能够有效的消除实际检测器的缺陷，提高散粒噪声的灵敏度，减小电子噪声的方差，安全性更高，可靠性更高，而且灵敏度更好。
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公开(公告)号：CN112787815B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110160921.4
申请日：2021-02-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于攻击感知和防御的连续变量量子密钥通信方法，包括在正常通和受特定攻击的通信状态下，发送方发送数据并标定通信状态；接收方接收数据，划分为数据包并进行数据均衡化处理得到训练数据和测试数据；构建基于卷积神经网络的攻击感知初步识别模型并进行训练和测试得到基于卷积神经网络的攻击感知识别模型；接收方采用基于卷积神经网络的攻击感知识别模型进行攻击感知识别并对数据进行重组得到最终的发送数据。本发明还公开了实现所述基于攻击感知和防御的连续变量量子密钥通信方法的系统。本发明能够对连续变量量子密钥通信过程的攻击进行感知和识别，并进行相应的通信比特流处理，而且识别准确率高、通信效率高且稳定可靠。
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公开(公告)号：CN113037778A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110388759.1
申请日：2021-04-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对连续变量量子密钥分发系统的攻击检测方法，包括发送方和接收方在正常情况和受攻击情况通信并收集通信数据；构建基于机器学习的连续变量量子密钥分发系统攻击检测模型并训练得到针对连续变量量子密钥分发系统的攻击检测模型；采用针对连续变量量子密钥分发系统的攻击检测对实际的量子密钥通信过程进行监测。本发明针对可能涉及到的攻击方式进行研究，并在针对已知攻击情况下的数据，利用软件层面的机器学习方法建立识别模型，精准的检测和识别攻击手段，并训练得到符合性能要求的识别模型，并完成对应的攻击检测；因此本发明方法能够在不增加硬件设备的基础上实现攻击的检测识别，而且成本更低，效果更好，适用性更广。
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公开(公告)号：CN110460441B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910871917.1
申请日：2019-09-16
Applicant: 中南大学
IPC: H04L9/08 , H04B10/11 , H04B10/54 , H04B10/556 , H04B10/70
Abstract: 本发明公开了一种基于轨道角动量的连续变量量子密钥分发方法，包括初始化；发送方获取信号光和辅助光、调制信号光；将调制后的信号光调制成模式不同的信号光轨道角动量光束并进行轨道角动量复用后，再与辅助光一同进行偏振复用并发送给接收方；接收方偏振解复用接收光信号、将辅助光调制成模式不同的辅助光轨道角动量光束并对接收并解复用后得到的轨道角动量复用后的模式不同的信号光轨道角动量光束进行解调得到发送方发送的信号光以及随机测量信号光的正则位置X或正则动量P的值得到最终的发送方发送的密钥数据。本发明还公开了实现所述基于轨道角动量的连续变量量子密钥分发方法的系统。本发明能够提高系统通信容量并降低大气信道引入的噪声。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111988130A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010831680.7
申请日：2020-08-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种离散量子密钥分发中针对器件缺陷的攻击检测方法，包括搭建以InGaAs-based SPAD为单光子探测器件的离散量子密钥分发系统；进行正常和攻击情况的量子密钥分发并获取正、负样本数据；制作训练数据集并训练得到攻击检测分类器；采用攻击检测分类器监测正常通信的离散量子密钥分发并完成针对器件缺陷的攻击检测。本发明采用小波变换处理数据集，放大数据集隐藏细节；采用LSTM结合Batch Normalization层、池化层，全连接层以及softmax层的网络结构保证了攻击检测的效果；因此本发明能够有效监测针对InGaAs-based SPAD器件缺陷的攻击，而且可靠性高、准确性好。
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公开(公告)号：CN111901114A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010885226.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种自由空间量子密钥分发系统的攻击方法，包括窃听方制备强激光并通过自由空间发送至发送方的发送端口；强激光通过发送方的发送端口进入发送方内部并改变发送方四个激光器的发射波长；窃听方截取发送方再次发送的信息光并通过波分复用后得到发送方的偏振态信息；窃听方制备相同的偏振态信息并发送给接收方并完成自由空间量子密钥分发系统的攻击。本发明还公开了实现所述自由空间量子密钥分发系统的攻击方法的攻击系统。本发明能够有效对自由空间量子密钥分发系统进行攻击，而且无需破坏量子信息，可在发送方与接收方均不知情的情况下完全复制其量子密钥，而且适用于单光子通信模式，可靠性高且实用性好。
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公开(公告)号：CN109150515A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811008352.6
申请日：2018-08-31
Applicant: 中南大学
IPC: H04L9/08 , H04B10/70 , H04B10/516 , H04B13/02
CPC classification number: H04L9/0852 , H04B10/516 , H04B10/70 , H04B13/02 , H04L9/0819
Abstract: 本发明公开了一种基于连续变量量子密钥分发的对潜通信系统及其实现方法，属于水下通信技术领域。通过发送端的第一激光器、第一电光强度调制器、第二电光强度调制器、第一电光相位调制器、衰减器和第一准直器调制的系统配合，将光信号输出并进入接收端；第二激光器产生本振光，通过第三电光强度调制器和第二电光相位调制器的调制，与发送端输出的光信号进入零差探测器进行检测，最终在有效距离内建立安全密钥。本发明将连续变量变量量子密钥分发技术应用到自由空间对潜通信中，克服单纯的水下光通信距离短的弱点，保证了系统安全性；同时提供了自由空间设备与水下设备点对点的传输方式和以自由空间设备为中转站的多个水下设备之间的信息传输方式。
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公开(公告)号：CN119886255A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510361196.5
申请日：2025-03-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06N3/08 , G06F40/237 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/9535
Abstract: 本申请公开了一种推荐系统的大语言模型对齐微调方法、系统及设备，该方法将提示词中的关键部分和每个知识增强文本转换为高维嵌入向量，得到第一高维嵌入向量和第二高维嵌入向量；对多个知识增强文本进行筛选；采用训练数据集对预设推荐模型进行训练，得到第一嵌入向量矩阵和第二嵌入向量矩阵；将每个筛选后的知识增强文本对应的高维嵌入向量和第二嵌入向量矩阵中与待推荐目标相关的嵌入向量进行融合；基于每个筛选后的知识增强文本对应的融合特征向量和第一嵌入向量矩阵，对每个筛选后的知识增强文本进行打分；根据打分结果构建微调数据集，采用微调数据集对大语言模型进行对齐微调。本申请能够利用大语言模型自带的广泛外部知识，提高推荐效果。
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公开(公告)号：CN114268433B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111616578.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 中南大学
IPC: H04L9/08 , H04B10/2507 , H04B10/61 , H04B10/70
Abstract: 本发明公开了一种高速连续变量量子密钥分发系统的非线性补偿方法，包括搭建连续变量量子密钥分发实验系统；发送端以能够导致接收端平衡零差探测器失真的脉冲重复频率制备相干态并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测器进行检测并获取失真测量值；在相同条件下发送端以能够保证接收端平衡零差探测器正常检测的脉冲重复频率制备相干态并发送至接收端；接收端采用平衡零差探测器进行探测并获取正常测量值；将失真测量值和正常测量值一一对应并构建数据集；构建基于自编码器的神经网络非线性补偿原始模型并采用数据集训练和优化得到非线性补偿模型；采用得到的非线性补偿模型对实际系统进行补偿。本发明可靠性高、有效性好且实施简单方便。
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