量子計算技術(shù)及其在信息安全中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、量子計算是應(yīng)用量子力學(xué)原理來進行有效計算的新穎計算模式,它借助量子位的態(tài)疊加特性能能夠?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)計算機無法實現(xiàn)的并行計算。量子計算對于在物理上具體實現(xiàn)量子密碼、量子通信和量子計算機均具有實際的意義,目前它已成為智能信息處理中的一個研究熱點,特別是在信息安全中具有廣闊的應(yīng)用前景。 本論文在分析量子計算技術(shù)基礎(chǔ)上,提出改進的量子搜索算法以及量子計算智能算法,并應(yīng)用于背包公鑰密碼系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫挖掘和網(wǎng)絡(luò)異常入侵檢測等信息安全領(lǐng)域。主要研究

2、內(nèi)容和創(chuàng)新性工作如下: (1)提出了一種改進的Grover 量子搜索算法。 由于Grover 量子搜索算法及Long的改進算法均無法達到100%成功概率的搜索結(jié)果, 為此在Long 的改進算法基礎(chǔ)上研究了一種新的搜索算法,即主要將相位取反替換成一個具有自適應(yīng)調(diào)整特點的、與目標(biāo)數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)總量有關(guān)的相位旋轉(zhuǎn),當(dāng)目標(biāo)數(shù)據(jù)量為數(shù)據(jù)總量的1/2時,將數(shù)據(jù)總量擴展成2倍,這樣的搜索算法可以做到100%的成功概率。仿真實驗表明其改進

3、算法效果顯著。 (2)提出了基于量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO)的加權(quán)最小二乘支持向量機(WLS-SVM)方法。 從量子力學(xué)的理論支撐---薛定諤方程入手,將量子不確定性原理與再現(xiàn)群智能技術(shù)的粒子群優(yōu)化算法(PSO)結(jié)合在一起,構(gòu)造出量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO),進而得到一種基于QPSO的WLS-SVM算法,其中將LS-SVM的核函數(shù)進行重組,構(gòu)成混合核函數(shù),提高了泛化能力;在LS-SVM 中增加一個自適應(yīng)權(quán)值,可以實現(xiàn)

4、對不同數(shù)據(jù)的自適應(yīng)變化; 采用QPSO算法作為WLS-SVM的學(xué)習(xí)算法,可以加快迭代收斂速度和提高分類精度。 (3)研究了量子計算技術(shù)在信息安全中幾個方面的應(yīng)用。 將改進的Grover量子算法分別應(yīng)用于背包公鑰密碼系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫挖掘,在背包公鑰密碼系統(tǒng)中可以實現(xiàn)對密鑰的快速準(zhǔn)確的搜索,達到100%的搜索成功概率。在數(shù)據(jù)庫挖掘中對模式集中的目標(biāo)態(tài)進行搜索,加快了搜索時間、提高了搜索精度,其應(yīng)用效果遠優(yōu)于傳統(tǒng)搜索算法。

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