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公开(公告)号：CN112686328A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110012519.1
申请日：2021-01-06
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于量子模糊信息的数据分类系统及方法，系统包括：量子模糊化输入模块设置为将问题域中的模糊元素量子化后传递给改进模糊支持向量机分类模块；改进模糊支持向量机分类模块设置为利用改进的量子化模糊支持向量机对量子化模糊元素进行分类，并将分类结果传递给输出模块；输出模块将量子化的分类结果解码后转化为可识别内容显示；改进的量子化模糊支持向量机是将二次规划问题转化为线性方程组求解问题，并进行量子化处理的模糊支持向量机。本申请以直觉模糊集刻画不确定性问题，客观、准确、全面地反应不确定性问题中各对象的所蕴含的信息，利用量子计算在处理复杂性和不确定性问题上的高效率优势，准确、快速的处理相关问题。
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公开(公告)号：CN112235106A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011157340.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量子密钥的电子印章管理方法，及系统，方法包括：第一印章客户端与第二印章客户端分配用于通信加密的第一量子密钥；从属于第一印章客户端的第一参与端将待盖章文件加密，生成第一密文，传递给第一印章客户端；第一印章客户端生成第一公钥证书，并传递给印章服务端；印章服务端验证第一公钥证书的有效性，若验证通过，将印章印模发送给第一印章客户端；第一印章客户端将第一密文、第一公钥证书和印章印模加密后作为第二密文传递给第二印章客户端。通过使用量子密钥管理来构建电子印章管理系统，确保电子印章签发时的正确性、完整性、及时性和可追溯性，实现在量子密钥的保护下完成电子印章的管理工作。
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公开(公告)号：CN110943846A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911230786.5
申请日：2019-12-05
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络数据处理技术领域，公开了一种新型基于环签名技术的异构身份联盟用户信誉值传递方法，对由用户的行为产生的信誉值更新时，由源系统发给其他系统的信誉值上进行一个不暴露行为发生系统的可验证签名；采用环签名技术对异构身份联盟中的信任传递过程中进行签名；收到更新后的信誉值的子系统可以很简单的对信誉值的真实性进行验证，但不能得到其发生的源系统的信息。本发明每个节点在执行信任值更新时都需要在新添加的块中对修改后的信息进行签名；签名可以保证信任值更新的有效性，因为只有身份联盟的成员才具有进行签名的私钥；环签名的匿名性有助于隐藏修改用户信任值的源成员，从而保护用户的行为隐私。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110943846B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201911230786.5
申请日：2019-12-05
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于网络数据处理技术领域，公开了一种新型基于环签名技术的异构身份联盟用户信誉值传递方法，对由用户的行为产生的信誉值更新时，由源系统发给其他系统的信誉值上进行一个不暴露行为发生系统的可验证签名；采用环签名技术对异构身份联盟中的信任传递过程中进行签名；收到更新后的信誉值的子系统可以很简单的对信誉值的真实性进行验证，但不能得到其发生的源系统的信息。本发明每个节点在执行信任值更新时都需要在新添加的块中对修改后的信息进行签名；签名可以保证信任值更新的有效性，因为只有身份联盟的成员才具有进行签名的私钥；环签名的匿名性有助于隐藏修改用户信任值的源成员，从而保护用户的行为隐私。
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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：CN112235106B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202011157340.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量子密钥的电子印章管理方法，及系统，方法包括：第一印章客户端与第二印章客户端分配用于通信加密的第一量子密钥；从属于第一印章客户端的第一参与端将待盖章文件加密，生成第一密文，传递给第一印章客户端；第一印章客户端生成第一公钥证书，并传递给印章服务端；印章服务端验证第一公钥证书的有效性，若验证通过，将印章印模发送给第一印章客户端；第一印章客户端将第一密文、第一公钥证书和印章印模加密后作为第二密文传递给第二印章客户端。通过使用量子密钥管理来构建电子印章管理系统，确保电子印章签发时的正确性、完整性、及时性和可追溯性，实现在量子密钥的保护下完成电子印章的管理工作。
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公开(公告)号：CN112508198A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011433044.5
申请日：2020-12-10
Abstract: 本发明提供了一种基于量子模糊信息的不确定性问题建模方法，包括以下步骤：针对问题域X＝{x1,x2,...,xn}中的不确定性元素xi(i＝1,2,...,n)建立直觉模糊集A＝{ |xi∈X}，其中，μA(xi)为隶属度，νA(xi)为非隶属度；πA(xi)为犹豫度，πA(xi)＝1‑μA(xi)‑vA(xi)；用量子模糊信息描述元素xi与直觉模糊集A的关系：根据所述量子模糊信息建模分析问题域X中各元素xi与直觉模糊集A的隶属关系。本发明以直觉模糊集刻画不确定性问题，客观、准确、全面地反应不确定性问题中各对象的所蕴含的信息，然后以量子态作为信息处理单元，利用量子计算在处理复杂性和不确定性问题上的高效率优势，准确、快速的处理相关问题。
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公开(公告)号：CN112381232A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011277371.6
申请日：2020-11-16
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及量子机器学习，模糊集理论以及网络对抗技术领域，提供了一种量子模糊机器学习对抗攻击模型方法，包括：S1、构造合法用户的量子模糊数据样本；S2、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，形成量子模糊对抗样本；S3、量子模糊机器学习系统根据量子模糊对抗样本进行分类，并做出相应的正确决策或错误决策；其中，当量子模糊对抗样本为合法用户的量子模糊数据样本时，做出正确决策；当量子模糊对抗样本为恶意攻击者构造的样本时，做出错误决策，达到其攻击目的，本发明解决了量子模糊机器学习算法具有的脆弱性及很多的不足，提升了安全性和鲁棒性。
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