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公开(公告)号：CN119675923A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411731297.9
申请日：2024-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分组密码的量子神经区分器的数据检测方法，包括：发送方利用分组加密算法加密特定的明文得到密文数据并传送给接收方；接收生成特定的数据集，该数据集由符合特性的正常数据和随机的异常数据组成；接着，接收方构建一个量子神经网络，其中输入数据被编码为量子态，通过旋转门和受控门实现卷积，并利用控制比特添加与单位矩阵的加法实现残差连接；然后对网络进行训练并通过验证测试，从而得到高效的量子神经区分器，最后，接收方将接收的数据输入量子神经区分器进行检测；该方法融合了量子计算的强大并行处理能力和深度学习技术的先进性，能够有效地区分正常数据和异常数据，从而判断数据是否泄露或被篡改。
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公开(公告)号：CN119449296A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411566061.4
申请日：2024-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于量子密码领域，涉及一种基于格密码和随机基的量子秘密共享方法，包括：秘密分发者通过密钥生成算法生成公钥、私钥份额以及验证密钥；使用公钥对秘密进行加密，生成密文；将密文广播给所有参与者和秘密重构者；各个参与者对密文进行部分解密，并计算解密值对应的影子；采用酉运算将影子和随机数嵌入信息粒子；秘密恢复者通过测量提取的信息粒子，计算所有影子的和，去除噪音项，得到恢复后的秘密；采用哈希函数验证恢复出的秘密是否正确；当参与者发生变动，则秘密分发者执行密钥重发，通过重新分割私钥向量中的元素来生成新的私钥份额，并重新分发给参与者；本发明有效减少了方案的资源消耗和通信消耗，提升了整体效率。
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公开(公告)号：CN118317038A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410469740.3
申请日：2024-04-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子随机行走和RC4的量子图像加密方法，属于量子计算及图像信息处理技术领域。该方法首先将原始图像分为R、G、B三个通道分别进行处理，随后采用量子随机行走所产生的概率矩阵作为RC4的初始密钥对图像进行像素值的改变，之后利用量子随机行走所产生随机序列对图像进行像素值的置乱，其次利用矩阵的性质对图像进行压缩，接着将图像进行量子图像表示，最后将量子随机行走的概率矩阵与图像进行异或操作得到最终的加密图像。本方法同现有的方法相比，通过量子随机走行走作为随机发生器，结合RC4加密方法，确保了加密的安全性。同时也通过图像压缩降低了量子图像表示的复杂度，大大提高了加密效率。
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公开(公告)号：CN117544307A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311770011.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明涉及量子计算和量子密码学领域，具体涉及一种基于量子随机游走的两方盲量子计算方法；包括：通过半诚实第三方UTP进行随机游走构建盲矩阵，将盲矩阵的元素按照规则作为计算算子的位置信息发送给参与者；参与者对计算任务进行拆解，计算服务器依照沙漏图计算资源将参与者的计算任务分为n层，计算服务器使用计算酉算子对沙漏图当前层的量子密文态进行酉变换；当前层计算任务完成后，计算服务器根据下一层的计算任务执行酉计算，所有层的计算任务完成后，量子密文态返回到参与者手中，参与者进行测量得到最终的计算结果；本发明在资源制备方面沿用可验证盲量子计算的沙漏图，降低了对参与者量子计算能力的要求，对计算节点进行酉变换后一次测量聚合计算结果，并且使用量子随机游走增强了协议的盲性。
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公开(公告)号：CN110336775B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910331441.2
申请日：2019-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于量子计算和量子认证技术领域，涉及一种基于Grover算法的量子群认证方法，包括认证管理中心制备初始认证量子态，并且通过安全量子信道发送给需要认证的网络群组，接着制备多个私密份额作为注册用户身份信息并通过经典信道发送给注册用户，并且为网络群组生成一个群组标识符并通过经典信道发送给网络群组；认证阶段每个参与认证的用户根据自己身份信息和群组标识符对认证量子态进行酉变换，最后群组将酉变换后的认证量子态传回给认证管理中心，进行对比得出认证结果；本发明使用了Grover算子，对Grover算子的用法进行了扩展，能够对群体用户身份和网络群组标识符同时进行认证，双重认证提高了认证方法的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113360725A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110625003.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 重庆邮电大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/906 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于时序数据检索技术领域，特别涉及一种基于边缘协同分类的电力时序数据检索方法，包括对电力数据集进行K‑shape聚类，并根据肘部法则得到最佳聚类数；根据聚类的分类结果，利用残差神经网络模型创建分类模型；采用联邦学习对不同边缘设备上的模型参数进行聚合；当用户输入时序数据进行检索时，利用残差神经网络模型对该时序数据进行分类；对每个类别的数据进行DTW计算，将最近似的N条时序数据作为检索结果推荐给用户；本发明解决智能算法的资源需求与边缘设备受限于资源之间的矛盾、服务质量与隐私保护之间的矛盾、智能任务需求多样与边缘设备能力单一之间的矛盾问题，实现对不同边缘设备的协同分类与检索。
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公开(公告)号：CN118395495A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410545186.2
申请日：2024-05-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及量子机器学习与差分隐私领域，具体涉及一种基于参数优化和经典迭代器优化的量子机器学习差分隐私方法包括：通过开辟新的存储空间的参数池P来对变分量子电路参数进行初始优化，提高模型训练效率及泛化性能；利用辅助量子比特进行量子梯度计算，提升量子电路计算效率；设计梯度剪切方法，优化经典迭代，提升迭代性能，防止梯度爆炸。本发明在电路参数初始化方面及迭代器计算效率方面加以优化，在有量子优势的同时对训练数据的加以隐私保护。
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公开(公告)号：CN113360725B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110625003.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 重庆邮电大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/906 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于时序数据检索技术领域，特别涉及一种基于边缘协同分类的电力时序数据检索方法，包括对电力数据集进行K‑shape聚类，并根据肘部法则得到最佳聚类数；根据聚类的分类结果，利用残差神经网络模型创建分类模型；采用联邦学习对不同边缘设备上的模型参数进行聚合；当用户输入时序数据进行检索时，利用残差神经网络模型对该时序数据进行分类；对每个类别的数据进行DTW计算，将最近似的N条时序数据作为检索结果推荐给用户；本发明解决智能算法的资源需求与边缘设备受限于资源之间的矛盾、服务质量与隐私保护之间的矛盾、智能任务需求多样与边缘设备能力单一之间的矛盾问题，实现对不同边缘设备的协同分类与检索。
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公开(公告)号：CN113708926A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110979355.X
申请日：2021-08-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于量子密码领域，具体涉及一种基于可验证盲量子计算的安全多方计算方法，该方法包括三个阶段，第一阶段为准备阶段，在准备阶段系统生成S(T)图以及对生成的量子比特进行据加密处理；第二阶段为计算阶段，通过计算实际测量的角度，根据实际测量角度计算出最终的输出量子态；第三阶段为输出阶段，输出阶段通过Alice检查陷阱量子比特确定正确的计算结果，并输出该结果；本方法在客户参与数量上，从两个客户扩展到了多个客户，能够满足多方计算的需求，使得本方法具有更高的扩展性和实用性。
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公开(公告)号：CN108737116B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810676880.2
申请日：2018-06-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于d维三量子纠缠态的投票表决协议方法，属于量子计算和量子认证技术领域。本发明由投票管理中心制备d维三量子纠缠系统，将三个量子分别分发给投票群组、监票人和计票人，同时制备n个私密份额和群组认证码a0，将私密份额发放给n个投票群组注册授权者，并从投票群组中选出t个具有投票资格的人参与投票，将群组认证码发放给监票人；投票群计算各自的私密认证码，根据自己的表决意向和私密认证码进行投票表决；投票完成后监票人利用手中群组认证码对手中量子进行酉操作，通过测量对安全性进行认证；通过认证后计票人得到投票表决结果。本发明与其它协议相比所需制备量子数更少因而提高了效率，且使用任意d维量子态加强了协议灵活性、通用性。
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