公开(公告)号：CN113037778B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202110388759.1

申请日：2021-04-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄端 ,  付永远

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/08 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

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。

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

Inventor： 黄端 ,  付永远

IPC: H04L29/06 ,  H04L9/08 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

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。