摘要：针对数字图像在网络传输过程中容易受到攻击导致信息泄漏的问题,在Arnold置乱变换的基础上引入量子漫步和Latin方阵,设计了一种新型的彩色图像加密方案。首先把彩色图像的三通道分离,用Arnold变换来对图像像素点置乱,量子漫步和Latin方阵被用来处理置乱后图像的像素值,然后对处理之后的图像使用加取模扩散算法进一步改变图像的像素值,最后合并三通道加密图像得到彩色加密图像。量子漫步的作用是为该文的加密算法提供随机序列。该文对加密算法进行了实验仿真,在直方图、相关性、信息熵、噪声攻击、裁剪攻击等多个方面对实验结果进行了性能分析。仿真结果显示:加密图像的直方图均匀分布,像素点之间的相关性趋近于0,信息熵为7.9993,接近于8,说明该算法具有较不错的抵抗统计分析的能力;经过噪声攻击和裁剪攻击之后的加密图像经过解密之后,仍然可以看到原图像信息,表明该算法的鲁棒性是良好的;该加密算法的密钥空间足够大为1060且密钥敏感性良好,NPCR值接近于99.61%,UACI值接近于33.45%,证明该算法拥有抵抗差分攻击的能力。

摘要：设计了基于多用户的量子密钥共享协议,该协议在多个用户组成的3个簇中共享多串光子和多个GHZ态。在S簇中,S1,S2,…,Sn-1利用多串光子直接编码,生成包含mN元的量子态,传输给Sn。Sn通过M簇中任选的一个用户Mj,传递给D簇中每一个用户D1,D2,…,Dn。该协议利用现有的手段可以实现。

摘要：近年来,图像加密技术备受关注.随着人们对通信隐私及网络安全重视程度的提高,对信息加密技术的要求更加严格,图像作为信息的载体之一,因携带信息的有效性和生动性而受到重视.本文提出一种基于DNA编码与交替量子随机行走的彩色图像加密算法.量子随机行走作为出色的密码学工具参与算法流程中各个部分,DNA编码作为核心加密方式完成算法.本文详细描述加密、解密流程,并对所提出算法进行仿真实验验证与结果分析.仿真阶段设计模拟密钥参数,编码进行彩色图像加密、解密实验,并进行了相关分析.实验结果表明,本文提出的彩色图像加密算法能够进行安全有效的彩色图像加密,且相关分析表示其加密后图像直方图平稳、像素相关性系数趋近于0、密钥空间2^(128),三通道信息熵达到7.997以上,能够抵御统计攻击、穷举攻击等攻击手段.此外,DNA编码除新颖的编码及运算方式之外还有其独特的生物学特性,为密码学的研究提供了新的思路与方向.

摘要：为有效解决量子网络的安全问题,提出了多跳环形量子网络的量子密钥共享协议。该协议在由2N+1个量子节点组成的环形网络中通过EPR对传输密钥。量子节点t0利用CONT门、H门操作,将密钥通过t1传递给t2,再多跳的依次传递给量子节点t4,…,t2N通过t3,…,t2N-1,最终将共享信息传递给最后的量子节点。该协议利用现有的手段可以实现。

摘要：针对经典的利用EPR粒子纠缠态互换的量子密钥传输协议存在的问题,它提出了一个在多用户传输网络中,基于3个粒子的最大纠缠态GHZ安全的量子密钥传输协议。改进的量子密钥传输协议在通信节点与控制中心之间通过多个GHZ对完成该密码的安全分配系统。与经典的利用EPR粒子纠缠态互换的量子密钥传输协议相比,在传输网络中,窃听者Eve如果参与了3方的通信,要获得有用信息,必然要不断的引入错误,于是该网络的节点和控制中心将会发现Eve,保证了改进的多用户网络安全性。

摘要：数字家庭网络中智能设备的安全问题是其运维的关键所在,目前其所使用的安全协议是基于经典的对称密钥加密和非对称的密钥加密,这种加密协议因信道特点有安全隐患。提出基于量子GHZ-like态的数字家庭网络签名协议,智能家电设备、智能终端设备、家庭网关共享GHZ-like态,智能家电设备向终端设备发送信息,家庭网关利用量子签名密钥对其进行身份认证,确保智能家电设备的合法性。该协议是量子物理的基本理论应用,具有高安全性、低复杂度等优点。

摘要：量子纠错与量子计算是量子信息科学坚实的基础和重要的组成部分.在实际应用中,如大气传输中的量子通信,将需要多种数学运算,其中包括量子纠错码.量子纠错码可以抵抗噪声,但由于构造量子纠错码依赖于量子纠缠,因此被认为是困难的.利用图态解决码字纠缠度是一个很有前途的解决方案,但高维图态构造起来仍有诸多困难,上述困难可以巧妙地通过码字纠缠的上界和下界来解决.本文根据稳定子码循环差集的特性和经典低密度奇偶校验(low-density parity check,LDPC)码的U和B组合,构造了高维量子低密度奇偶校验(quantum low-density parity check,QLDPC)码.通过计算新码元的非Z型生成元并求出其最小数目得到新码元的纠缠上界;再计算新码校验矩阵的秩作为纠缠下界.当码字纠缠上界和下界不同时,利用机器学习中的学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)算法可同时求得码字纠缠度和编码复杂度,以此推得它们之间的关系.在计算运行速度方面,对比拉格朗日乘数法中的迭代算法,LVQ算法运行速度提高了37:68%,而且在稳定性和精度方面,LVQ算法的性能优于拉格朗日乘数法中的迭代算法.本文在量子码字纠缠度的测量中迈出了重要的一步,为设计具有更高译码效率的量子纠错码提供了帮助.

摘要：为了解决卷积神经网络对内存和时间效率要求越来越高的问题,提出一种面向数字图像分类的新模型,该模型为基于强纠缠参数化线路的量子卷积神经网络。首先对经典图像进行预处理和量子比特编码,提取图像的特征信息,并将其制备为量子态作为量子卷积神经网络模型的输入。通过设计模型量子卷积层、量子池化层、量子全连接层结构,高效提炼主要特征信息,最后对模型输出执行Z基测量,根据期望值完成图像分类。实验数据集为MNIST数据,{0,1}分类和{2,7}分类准确率均达到了100%。对比结果表明,采用平均池化下采样的三层网络结构的QCNN模型具有更高的测试精度。

摘要：简要介绍了GPRS技术和自组织网络的特点,设计了一种基于GPRS技术的无线自组织网络抄表系统;具体说明了系统实现和相关的技术;并分析了系统的性能及其优、缺点。

摘要：“新工科”建设背景下机械设计课程群教学如何改革,目前尚未有成熟的经验可借鉴,特别是对于地方工科院校,结合自身特色探索一条较有成效的改革之路是当前亟需进行的研究课题。以青岛理工大学“机械设计制造及其自动化”国家级一流专业建设点机械设计课程群为对象,结合“新工科”人才培养特点和要求,对机械设计课程群教学改革进行了探索与实践,在教学体系、教学方法和手段、课程设计环节、创新实验环节、课程群教学团队等方面都取得了较有成效的建设。实践应用表明,以上教学改革能够提高课程教学质量,培养学生的实践动手能力和创新设计能力,达到了“新工科”对机械设计课程群教学的要求和标准。