量子計算技術及其在信息安全中的應用研究.pdf

1、量子計算是應用量子力學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)疊加特性能能夠實現(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用前景。 本論文在分析量子計算技術基礎上，提出改進的量子搜索算法以及量子計算智能算法，并應用于背包公鑰密碼系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫挖掘和網絡異常入侵檢測等信息安全領域。主要研究

2、內容和創(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％成功概率的搜索結果, 為此在Long 的改進算法基礎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調整特點的、與目標數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)總量有關的相位旋轉，當目標數(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）的加權最小二乘支持向量機（WLS-SVM）方法。 從量子力學的理論支撐---薛定諤方程入手，將量子不確定性原理與再現(xiàn)群智能技術的粒子群優(yōu)化算法（PSO）結合在一起，構造出量子粒子群優(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 中增加一個自適應權值，可以實現(xiàn)

4、對不同數(shù)據(jù)的自適應變化； 采用QPSO算法作為WLS-SVM的學習算法，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在信息安全中幾個方面的應用。 將改進的Grover量子算法分別應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態(tài)進行搜索，加快了搜索時間、提高了搜索精度，其應用效果遠優(yōu)于傳統(tǒng)搜索算法。