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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于分组密码的量子神经区分器的数据检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119675923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411731297.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于分组密码的量子神经区分器的数据检测方法是由宋秀丽;张燕设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分组密码的量子神经区分器的数据检测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于分组密码的量子神经区分器的数据检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分组密码的量子神经区分器的数据检测方法，其特征在于，包括：发送方利用分组加密算法对特定的明文对进行加密得到密文对，并将密文对传送给接收方；接收方将接收的密文对输入训练好的量子神经区分器进行检测，得到检测结果；其中量子神经区分器的训练过程如下： S1：随机生成特定差分的明文对构建训练集，对训练集中的部分明文对利用随机明文进行替换； S2：利用分组加密算法对训练集中的明文对进行加密得到密文对；其中，训练集中未被替换的明文对的密文对作为正常数据样本，替换后的明文对的密文对作为异常数据样本； S3：基于构建的正常数据样本和异常数据样本对量子神经区分器进行训练，得到训练好的量子神经区分器； 所述对量子神经区分器进行训练包括： S31：将预处理后的密文对划分为t个子部分，并对每个子部分使用旋转门将其编码为初始量子态； S32：将初始量子态经过受控量子卷积网络系统处理后的状态表示为，然后添加单位阵，并利用辅助量子控制实现残差连接，得到量子态； S33：对初始量子态通过量子电路实现酉变换进行卷积，得到量子态； S34：将量子态作为输入数据，应用量子布尔电路，实现非线性整流函数，得到量子态； S35：将量子态作为输入数据，执行卷积步骤，进行第二次卷积，得到量子态； S36：测量量子态，得到残差卷积的经典输出； S37：重复S32~S36的步骤，对每个子部分进行残差卷积，然后测量得到全部输出； S38：使用量子电路代替经典的全连接层，对卷积后的结果进行整合和抽象，得到量子态； S39：对量子态进行测量，得到输出值； S310：最后将输出值输入Sigmoid激活函数得到预测值，并基于预测值和真实标签构建均方误差损失函数，并基于构建的均方误差损失函数对量子神经区分器的参数进行调优，得到训练好的量子神经区分器。

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