【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业网络数据算法，尤其涉及一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法。
技术介绍
1、随着量子计算技术的发展，其对现有加密算法构成了严重威胁，特别是对传统的基于数学难题（如大数分解和离散对数问题）的加密方法。当前的加密技术，如rsa和椭圆曲线密码学（ecc），已被证明在量子计算机面前极易受到攻击。shor算法的提出，特别是在量子计算领域的，已经展示了能够在多项式时间内破解这些传统加密方法的能力。因此，存在着迫切的需求来发展新的加密方法，以抵御量子计算机的潜在威胁。
2、学习带误差问题提供了一种在量子计算环境下仍然保持安全的加密方法的潜力。学习带误差问题的安全性基于格计算问题的难度，目前认为即使是量子计算机也无法在有效时间内解决这类问题。然而，即使是基于学习带误差问题的算法，也面临着由于量子技术进步而带来的安全挑战。
3、现有技术中，学习带误差问题参数的选择，如模数q、维数n和误差分布等通常是静态的，缺乏对不断进步的量子计算能力的适应性。这种静态配置使得算法在长期内可能无法抵抗量子计算的快速发展。此外...
【技术保护点】
1.一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，所述构建量子算法具体包括：
6.根据权利要求4所述的一种具...
【技术特征摘要】
1.一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，所述构建量子算法具体包括：
6.根据权利要求4所述的一种具有量子抗性的工业网络数据算法设计方法，其特征在于，所述调整学习带误差问题参数集具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：周洪海，金志浩，谢丽萍，赵玉薇，
申请(专利权)人：金数信息科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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