分析和利用工业互联网中包含的人、机器、物体和系统的大量数据信息，对于优化整个产业链和价值链的制造和服务系统极为重要。分析工业互联网的大数据带来了无限的机遇，但也带来了前所未有的隐私问题。具有隐私保护特性的工业互联网大数据分析算法的研究已成为工业互联网安全的重要组成部分。工业互联网中的大数据处理对隐私、效率和准确性提出了更高的要求，提出了一种具有隐私保护特性的量子K近邻算法并建立了其加密方法。利用原始训练样本集和待测样本，将密文样本输入到量子云服务器中，得到与输入原始样本相同的预测结果。该算法可以将一个预测结果反转以获得N+1个输入数据。由于通过多次访问量子云服务器获得的预测结果很难推断出模型、参数、输入数据以及相关属性特征，因此该算法支持模型提取攻击、模型反演攻击，可以很好地抵抗成员推理攻击，和归因。与现有量子机器学习算法的隐私保护方案相比，该隐私保护方案在隐私性、复杂性和易用性三个方面具有优势。 它在不增加额外计算开销的情况下保护隐私，并且不会降低算法的效率和可用性。该研究为量子机器学习中的隐私保护提供了一种新方法，也为提高工业互联网大数据分析的隐私性、效率和准确性提供了新思路。
关键词工业互联网安全，量子KNN算法，
工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施，包含与人、机器、物体、系统相关的大量数据和信息。有助于优化全产业链、全价值链。然而，工业互联网大数据处理和分析为个人、企业和国家提供了无限的机遇。敏感行业中前所未有的隐私问题。互联网大数据。
#InduscialInternetPrivacy 以上有关数据分析的量子K近邻分类算法的信息均来自互联网，仅供参考。相关信息请参见官方公告。
原创文章，作者：CSDN，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/92983.html
