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龙图腾网获悉菏泽寻达云顶信息科技有限公司申请的专利一种基于生物特征的量子抗性数据加密系统及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：CN120389853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510437887.9，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权一种基于生物特征的量子抗性数据加密系统及方法是由杜士标;吴加栋;刘嘉强;吴小斌设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生物特征的量子抗性数据加密系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生物特征的量子抗性数据加密系统及方法，包括数据采集模块实时获取用户的多种生物特征与环境数据，经预处理模块滤波后，利用多模态融合模块实现多维生物信息的最优融合，再由特征提取模块动态调整提取策略生成生物特征模板。密钥生成模块依据所述模板实时生成动态密钥，并通过数据加密模块对原始数据进行量子抗性加密分片。分片重组模块在验证生物特征与密钥一致性后完成数据还原。本发明充分融合多源生物与环境信息，实现高度个性化、动态化的数据加密与安全重组，有效提升在量子计算背景下的数据保密性与抗攻击能力，适用于高安全需求的数据保护场景。

本发明授权一种基于生物特征的量子抗性数据加密系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生物特征的量子抗性数据加密系统，其特征在于，包括： 数据采集模块1，用于实时采集用户的多个生物特征数据以及所述用户所处环境中的多个环境数据； 预处理模块2，连接所述数据采集模块1，用于根据预设的预处理算法分别对各所述生物特征数据和所述环境数据进行数据预处理，得到处理过后的滤后生物数据和滤后环境数据，所述滤后生物数据包括虹膜图像、指纹图像、心率和血氧，所述滤后环境数据包括光照强度、温度、湿度和背景噪声； 多模态融合模块3，连接所述预处理模块2，用于根据各所述滤后生物数据进行数据融合，在融合过程中基于最大互信息算法寻找各所述滤后生物数据之间的最优匹配关系，并融合得到多模态融合生物数据； 所述多模态融合模块3包括： 特征对齐单元31，用于根据ResNet算法提取所述虹膜图像和所述指纹图像的虹膜向量特征和指纹向量特征，并根据LSTM网络算法提取所述心率和所述血氧的心率时序特征和血氧时序特征，进而根据主成分分析算法将所述心率时序特征、所述血氧时序特征、所述虹膜向量特征和所述指纹向量特征统一到相同维度； 特征标准单元32，连接所述特征对齐单元31，用于根据Z-score标准化方法对所述心率时序特征、所述血氧时序特征、所述虹膜向量特征和所述指纹向量特征进行归一化处理得到多个归一化特征，所述归一化特征包括心率归一化特征、血氧归一化特征、虹膜归一化特征和指纹归一化特征； 融合单元33，连接所述特征标准单元32，用于为各所述归一化特征分别配置初始权重，并引入注意力机制感知各所述归一化特征的特征质量，并根据各所述特征质量对相应各所述初始权重进行动态调整得到调节权重，最终根据各所述归一化特征和相应所述调节权重计算得到所述多模态融合生物数据； 特征提取模块4，连接所述多模态融合模块3，用于根据预设的特征提取算法对所述多模态融合生物数据进行特征提取，并在特征提取过程中根据各所述滤后环境数据动态调整所述特征提取算法中特征提取器的参数，以得到生物特征模版； 密钥生成模块5，连接所述特征提取模块4，用于根据所述生物特征模版实时生成生物动态密钥； 数据加密模块6，连接所述密钥生成模块5，用于根据所述生物动态密钥将原始数据动态划分为多个数据分片，并对各所述数据分片采用基于格密码的量子抗性算法进行数据加密，得到加密分片； 分片重组模块7，连接所述数据加密模块6，用于提供抗量子分片重组策略，以使所述用户在提供正确的各所述生物特征数据和所述生物动态密钥时，将各所述加密分片还原为所述原始数据。

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