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公开(公告)号：CN117743475A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311545712.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F16/28 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于多粒度混合注意力的数据发现的实体关系联合抽取方法及系统，包括：以表格空间的形式标记实体和关系的位置，将文本送入预训练模型Bert中，得到文本的语义信息；通过CNN模块得到语义信息中的局部特征信息；通过多头注意力模块得到全局和局部注意力信息；通过门控单元得到实体特征信息；利用多头注意力模块，得到融合了实体特征的实体注意力信息；通过门控单元得到实体关系联合特征信息，将其输入到双仿射模型，完成实体和关系的联合抽取。本发明更好地融合了上下文信息来处理多义性，更准确地识别实体和关系，提高了联合抽取的精度。
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公开(公告)号：CN117675196A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311725097.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于量子机器学习隐私保护技术领域，公开了一种保护输入数据和训练参数的量子神经网络隐私保护方法及系统，包括：对原始样本集进行归一化处理；进行样本划分得到待测样本集与训练样本集；根据角度编码或幅度编码，将待测样本与训练样本集的属性值进行量子态制备；根据随机X和RZ操作符加密量子态；利用Rz可隐藏参数电路、 电路和 电路构建量子神经网络模型中Ansatz的同态加密电路设计，将电路设计发送给量子云服务器进行模型训练；更新加密密钥。本发明旨在解决量子机器学习领域中量子神经网络的数据和参数的隐私安全问题，不会影响算法原本的准确率和可用性，与其他隐私保护方案相比拥有更低的复杂度和更高的安全性。
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公开(公告)号：CN117313887A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311410059.3
申请日：2023-10-27
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊学习的量子度量学习方法，属于量子机器学习技术领域，包括以下步骤：获取输入特征转换为模糊集合；通过模糊组件处理模糊集合中的不确定性特征；整合原始特征和模糊信息，以减少数据中的不确定信息；将整合后的信息作为量子特征映射的输入进行量子度量学习。本发明中，通过设计的模糊组件，能够处理真实数据集中的不确定性特征，减少由于噪声等因素导致的数据不确定性和歧义，同时，还可以弥补数据预处理过程中可能遗失的部分有效信息，提高模型的鲁棒性，通过模糊组件，能够有效地抽取出高阶的潜在模糊特征，为数据的深层次信息提供了有力的补充，进一步增强了模型的识别与分类能力。
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公开(公告)号：CN116260662A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310541451.5
申请日：2023-05-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了溯源存储方法、溯源方法、溯源存储系统及溯源系统，属于溯源存储技术领域，溯源存储方法包括：获取数据拥有者私钥、数据使用者私钥、数据拥有者公钥和数据使用者公钥；对公开信息进行加密得到公开信息密文，对隐私信息进行加密得到隐私信息密文；对摘要签名得到签名Signowner和签名Signuser；对公开信息密文、隐私信息密文和签名Signuser加密得到第一密文数据；对公开信息密文、隐私信息密文和签名Signowner加密得到第二密文数据；将公开信息密文和隐私信息密文的哈希值记录在链上，将第一密文数据和第二密文数据存储在链外。本发明保证了区块链的完整性和安全性，提高了存储容量和查询效率。
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公开(公告)号：CN115333642B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211257824.8
申请日：2022-10-14
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B10/70 , H04B10/118
Abstract: 本发明提供的一种基于量子卫星的远程量子计算机网络应用方法及系统，涉及量子通信技术领域。本发明通过卫星量子链路和光纤量子链路配合使用实现了不同距离之间量子计算机的连接与通信，在近距离传输时，我们采用光纤量子链路进行，通过枢纽量子计算机连接到每一台普通量子计算机，从而形成量子计算城域网；在此基础上，各量子计算城域网需要进行彼此通信时，则是通过更适合长距离传输的卫星量子链路进行，每一台枢纽量子计算机都与量子卫星建立量子链路，从而实现彼此的通信；因此，本发明所提出的方案具备实用性、创新性和极大的推广价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114666067A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210562634.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的跨域细粒度属性访问控制方法及系统，本发明以区块链和基于属性访问控制方法作为基础，任务状态属性引入属性访问控制模型中，可以根据任务的状态、所需条件等信息来动态的分配请求者的权限，并且利用主体节点属性、环境属性等来计算主体节点信任值的方法，能够帮助客体节点判断主体节点能否访问自己的资源，还能够实时更新主体节点的综合信任值，再通过主体节点的综合信任值来动态的分配请求者的权限，请求者只会拥有访问资源的最小的权限，达到了基于属性细粒度访问控制，使得恶意请求者没有能够利用的额外权限，降低了跨域访问控制的计算开销和空间开销，同时还可以很好地抵御越权攻击、伪造冒充式攻击和共谋攻击。
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公开(公告)号：CN112332988B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202110010363.3
申请日：2021-01-06
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L9/08 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于抗旋转噪声的敏捷量子隐私查询方法，该方法包括利用数据库根据Bell态构造传输信息的量子态，生成粒子状态序列；利用数据库根据Bell态构造检测粒子，添加到粒子状态序列中生成混合序列并发送至查询用户；利用查询用户根据混合序列中检测粒子进行安全检测；利用查询用户丢弃所有检测粒子，并采用测量基对剩余粒子进行测量；利用数据库根据发送的量子态公布经典信息；利用查询用户根据测量结果和公布的经典信息获取原始密钥；设定安全参数，生成共享密钥；利用查询用户根据共享密钥检索数据库中的条目信息。本发明消除了量子信道中的旋转噪声，保证了量子信息传输的安全，提高了量子隐私查询效率。
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公开(公告)号：CN112488225A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011433028.6
申请日：2020-12-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 一种量子模糊机器学习对抗防御模型方法，包括：S1、构造合法用户的量子模糊数据样本；S2、模拟恶意攻击者构建攻击策略：将构造好的扰动添加到合法用户的量子模糊数据样本中，形成恶意攻击者的量子模糊对抗样本；S3、将合法用户的量子模糊数据样本与恶意攻击者的量子模糊对抗样本提交给量子模糊机器学习系统训练和学习，量子模糊机器学习系统做出正确决策；其中，量子模糊机器学习系统包括对抗防御模块，对抗防御模块为防御恶意攻击者的对抗样本，使量子模糊机器学习系统做出正确决策。该模型方法可有效抵御恶意攻击者的攻击，提升量子模糊机器学习系统的安全性和鲁棒性，确保量子模糊机器学习算法安全、可靠地运行。
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公开(公告)号：CN112073182A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010758455.5
申请日：2020-07-31
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的量子密钥管理方法及系统，方法包括：参与端共享量子密钥与对应的索引值，分别建立密钥池；第一参与端从密钥池中选择量子密钥，将自身及第二参与端的身份信息与量子密钥对应的索引值加密得到第一信息块，传递给第二参与端和密钥管理中心，存储在私有区块链中；第二参与端解密第一信息块，根据索引值查找量子密钥，将自身及第一参与端的身份信息与量子密钥对应的索引值加密得到第二信息块，传递给密钥管理中心，存储在私有区块链中；密钥管理中心将第一、第二信息块存储在公有区块链中。使用区块链记录密钥的使用过程，确保操作轨迹记录的正确性、完整性、及时性和可追溯性，实现在量子密钥全生命周期的监管和溯源。
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公开(公告)号：CN111490875A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010328693.2
申请日：2020-04-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于量子通信技术领域，公开了一种基于代理重加密的云数据半量子安全共享方法及系统，授权端用量子随机数发生器生成二进制随机数，用随机数将二进制数据加密，存入云服务器；授权端和云服务器通过量子密钥分发协议共享二进制密钥；授权端用随机数加密共享密钥作为转换密钥发送给云服务器，云服务器用共享密钥加密转换密钥作为最终转换密钥，并用最终转换密钥将存入云服务器的加密数据转换成受理端可以共享的秘密数据，受理端用自己的密钥解密，进行数据共享。与一些基于纠缠态或量子计算的量子秘密共享方案比较，本发明不需要制备多粒子纠缠态，也不需要量子傅里叶变换和d级量子系统，因此降低了实现的复杂性和难度。
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