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龍圖騰網恭喜桂林電子科技大學申請的專利基于量子生成對抗網絡的內部用戶異常行為檢測與評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116094765B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211629175.X，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權基于量子生成對抗網絡的內部用戶異常行為檢測與評估方法是由潘明華;王彬;陶曉玲;孫紹華設計研發完成，并于2022-12-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于量子生成對抗網絡的內部用戶異常行為檢測與評估方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于量子生成對抗網絡的內部用戶異常行為檢測與評估方法，該方法利用量子態的疊加性和平行性，使得量子計算在處理高維數據方面有著強大的能力。針對異常行為檢測時遇到的正負樣本數據比例極其不均衡，以及大規模網絡系統環境下的用戶行為復雜、多變且難以預測等問題，本發明提出了一種基于量子生成對抗網絡的內部用戶異常行為檢測與評估算法（QBDE）。QBDE算法包括用于檢測和評估的量子經典混合架構的生成對抗網絡（QGAN）和經典神經網絡。通過仿真測試和數值分析表明，QBDE算法可以有效地檢測和評估內部用戶的異常行為。為異常行為的檢測和評估提供了新的思路，也為量子計算提供了新的應用場景。

本發明授權基于量子生成對抗網絡的內部用戶異常行為檢測與評估方法在權利要求書中公布了：1.一種基于量子生成對抗網絡的內部用戶異常行為檢測與評估方法，包括如下步驟：1數據預處理：從不同的多個文件中選擇原始用戶數據集，根據行為域的指標體系篩選出定量和定性的指標數據，將數據劃分為不同用戶的數據集，并對篩選出的指標數據做歸一化處理；2基于量子生成對抗網絡的用戶行為建模：選取用戶的正常行為數據作為訓練集，利用QGAN生成負樣本，進而訓練網絡實現用戶正常行為模型構建，其中QGAN采用量子-經典混合架構，通過量子和經典的混合架構實現輸入輸出經典數據；所述QGAN采用量子-經典混合架構，其中生成器采用量子參數化線路模型，判別器采用經典的全連接神經網絡，通過量子和經典的混合架構輸入輸出經典數據，更有利于經典計算機對數據的處理；3行為檢測與評估：為了表征用戶行為的安全性，定義用戶行為威脅得分dx，同時根據行為特征定義威脅閾值，根據威脅得分和威脅閾值判定威脅行為；假設當前待檢測數據為x，威脅得分dx計算公式為dx＝1-λRd+λRn1其中，λ表示權值，Rd和Rn分別代表生成器和分類器的重構誤差，Rd為數據x與訓練好的生成模型Gz生成數據的差異：Rd＝‖x-Gz‖2Rn代表從分類器的角度來確定x跟生成樣本的差異，選取分類器作為中間層的表示，計算公式如下：Rn＝‖fnx-fnGz‖3fn·表示為分類器；根據威脅得分和閾值Thd的比較，可以將用戶行為Xtx分類為正常行為和威脅行為： 其中Dtest為待測試數據；根據其計算出的威脅得分dx使用評估函數fdx對威脅的用戶行為進行威脅評估，之后再根據評估閾值Thf將威脅用戶行為的威脅程度劃分為低危行為和高危行為；評估函數為fdx表達式如下： 其中，Low_threat、High_threat為威脅等級，Low_threat表示沒有惡意行為或有較少的異常操作，而High_threat表示有惡意行為或有較頻繁的異常操作；進一步的，當用戶采取惡意行為或任何異常操作時，行為得分dx超過2倍Thd，因此，采用威脅閾值Thf＝2Thd6。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人桂林電子科技大學，其通訊地址為：541004 廣西壯族自治區桂林市七星區金雞路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。