[发明专利]离散量子密钥分发中针对器件缺陷的攻击检测方法

权利要求书

1.一种离散量子密钥分发中针对器件缺陷的攻击检测方法，包括如下步骤：

S1.搭建以InGaAs-based SPAD为单光子探测器件的离散量子密钥分发系统；

S2.在步骤S1搭建的离散量子密钥分发系统中，进行正常情况下的量子密钥分发，从而获取正样本数据；

S3.在与步骤S2相同的量子密钥分发条件下，引入针对InGaAs-based SPAD器件缺陷的攻击，并进行量子密钥分发，从而获取负样本数据；

S4.根据步骤S2获取的正样本数据和步骤S3获取的负样本数据，制作训练数据集；

S5.采用步骤S4获取的训练数据集对攻击检测模型进行训练，从而得到攻击检测分类器；具体为采用如下步骤得到攻击检测分类器：

A.采用小波变换处理步骤S4得到的训练数据集；

B.采用长短期记忆卷积神经网络作为初始分类器；初始分类器包括输入门、遗忘门和输出门；输入门采用正切函数和sigmoid激活函数实现；遗忘门采用sigmoid激活函数实现；输出门采用relu激活函数实现；

C.将处理后的训练数据集输入初始分类器，得到输出结果，并将输出结果输入到初始分类器外接的Batch Normalization层，再将输出结果通过池化层，全连接层和softmax层，得到最终的输出结果；具体为采用如下步骤得到输出结果：

a.对于状态C_t，遗忘门读取前一状态的信息h_t-1和当前状态的输入信息x_t，采用如下算式得到一个在0～1之间的数值，用于表示细胞状态C_t-1中信息保留的百分比：

f_t＝σ(W_f*[h_t-1,x_t]+b_f)

式中W_f为遗忘门的权重矩阵；b_f为遗忘门的偏差权重向量；h_t-1为前一时刻的细胞状态；x_t为当前时刻输入信息；f_t为遗忘门的最终输出；σ为sigmoid函数且

b.令h_t-1和x_t通过输入门的操作，采用如下算式得到更新内容：

i_t＝σ(W_i*[h_t-1,x_t]+b_i)

式中W_i为输入门的权重矩阵；b_i为输入门的偏差权重向量；h_t-1为前一时刻的细胞状态；x_t为当前时刻样本；i_t为当前时刻输入门的输出参数；

c.令h_t-1和x_t通过tanh层，采用如下算式得到新的候选细胞信息：

式中b_C为偏置权重向量；为当前时刻输入门的候选记忆；φ为双曲线正切函数tanh且

d.通过遗忘门选择忘记旧细胞的信息，并通过输入门选择添加候选细胞信息的一部分，采用如下算式得到新的细胞信息C_t：

e.将得到的数据信息，采用如下算式通过输出门的sigmoid层得到判断条件o_t＝σ(W_o*[h_t-1,x_t]+b_o)，再将细胞状态通过relu层得到向量，该向量与输出门得到的判断条件，采用如下算式相乘得到最终的RNN单元的输出h_t：h_t＝o_t*ψ(C_t)；其中W_o为输出门的权重矩阵；b_o为输出门的偏差权重向量；h_t-1为前一时刻的细胞状态；x_t为当前时刻样本；o_t为当前时刻输出门的输出参数；C_t为当前时刻的细胞信息；h_t为当前状态的信息；ψ为relu函数且ψ(x)＝max(0,x)

S6.采用步骤S5得到的攻击检测分类器，对正常通信的离散量子密钥分发进行监测，从而完成离散量子密钥分发中针对器件缺陷的攻击检测。