面向工业互联网隐私数据分析的量子K近邻分类算法

分析和利用工业互联网中包含的大量人、机、物和系统数据信息，对优化覆盖整个产业链和全价值链的制造系统和服务系统具有重要意义。然而，工业互联网上大数据的处理和分析不仅带来了无限的机会，也带来了前所未有的隐私问题。隐私安全是工业互联网安全的重要组成部分，研究具有隐私保护特性的工业互联网alpin分析算法，以及严峻算法，是非常迫切的。工业互联网大数据处理对隐私、效率和准确性也有更高的要求。鉴于此，提出了一种具有隐私保护特性的量子k-最近邻（KNNk-nearest　neighbor）算法，并对原始训练样本集和待测试样本进行了加密，使量子云服务器的输入密文样本可以获得与输入原始样本相同的预测结果。在该算法中，一个预测结果可用于推断N＋的一个输入数据。通过多次访问quantum云服务器，很难推断出模型、参数、输入数据和相关属性特征，因此，该算法能够很好地抵抗模型提取攻击、模型反向攻击、成员推理攻击、属性推理攻击等。与量子机器学习算法现有的隐私保护方案相比，隐私保护方案在隐私性、复杂性和可用性方面优于现有方案。在保护隐私的同时，不会增加额外的计算开销，也不会降低算法的效率和可用性，本研究不仅为量子机器学习隐私保护提供了一种新方法，还为提高工业互联网Alpine分析在隐私性、效率和准确性方面的综合性能提供了一种新思路