CN114257314B - 基于多方安全计算的量子加密通信方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多方安全计算的量子加密通信方法、系统及存储介质，由多个节点组成，多节点之间建立独立的量子信道互联，多节点的数据进入融合区进行数据训练的初步模型，模型参数通过加密方式发送到各个节点，节点之间通过协商交互和信息后处理同步共享量子真随机数序列，利用量子分发建立真随机数同步共享机制，将异构数据混合传输并将各节点的数据通过模型进行更新，更新后模型参数加密发送至融合区，融合区再进行参数迭代整合，重复上述步骤进行多轮迭代后直至结束。本发明通过联邦学习算法的多方安全计算保证了量子加密通信中各节点的数据的安全隐私，同时让各节点的公有数据、私有数据、不同安全等级的数据都能获得有效保护的前提下，在同一模型平台上进行训练，实现模型参数共享的同时确保加密通信的安全性。

Description

基于多方安全计算的量子加密通信方法
技术领域
本发明属于光纤通信、无线通信和量子通信的交叉学科领域，具体是指一种基于联邦学习算法的量子加密通信方法，尤其涉及一种基于多方安全计算的量子加密通信方法、系统及存储介质。
背景技术
量子通信技术是一种能够从通信链路角度实现信息安全传输的通信技术，其本质是通过远端用户量子态同步共享实现信息交互；攻击者无法在测量前预测量子态信息、分离量子态或在测量后复刻量子态，任何对通信链路的干扰(无论是来自具备窃听动机的攻击行为还是来自于不可抗力影响)都将破坏远端用户量子态同步共享机制，引起通信双方觉察。现阶段量子通信技术能够做到量子保密通信，但在量子数据的处理方面主要通过量子密钥分发实现明文信息加解密操作。
联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术，目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算节点之间开展高效率的机器学习。
发明内容
针对现有技术，本发明要解决的技术问题是如何利用多方安全计算技术在两端或多侧对用户数据形成保护。
为了达到上述效果，本发明提供的基于多方安全计算的量子加密通信方法，由多个节点组成，多节点之间建立独立的量子信道互联，多节点的数据进入融合区进行数据训练初步模型，模型参数通过加密方式发送到各个节点，节点之间通过协商交互和信息后处理同步共享量子真随机数序列，利用量子分发建立真随机数同步共享机制，将异构数据混合传输并将各节点的数据通过模型进行更新，更新后模型参数加密发送至融合区，融合区再进行参数迭代整合，重复上述步骤进行多轮迭代后直至结束。
优选的，上述节点包括私有数据节点和非私有数据节点。
优选的，上述模型训练通过加权方式进行。
优选的，上述节点之间形成联盟，节点之间形成单通道双向量子传输，量子密钥分发协议包括但不限于BB84协议、E91协议、BBM92协议、高维量子密钥分发协议、时间-能量纠缠协议、TF协议、连续变量量子密钥分发协议。
优选的，上述节点预先商定安全关切低速数据和非安全关切高速数据的判定标准和标记方式。
优选的，上述节点预先商定高速数据块长度和低速数据插入位数，高速数据块长度和低速数据插入位数是定长或变长。
优选的，上述节点预先商定低速数据插入高速数据块的位置，是高速数据块第一位之前、最后一位之后、或是中间任意位置。
优选的，上述节点建立安全可靠的信息交互机制；不同安全等级、不同通信速率的异构数据按一定规则融合。
一种实现如上述基于多方安全计算的量子加密通信方法的系统，包括量子光源、偏振控制器、偏振分束器、单光子探测器，系统还包括：
多节点管理模块，将多节点形成联盟，多节点之间建立独立的量子信道互联，多节点的数据进入融合区进行数据训练初步模型，模型参数通过加密方式发送到各个节点，节点之间通过协商交互和信息后处理同步共享量子真随机数序列；
量子分发模块，通过量子态传递实现通信双方真随机数同步共享；
数据融合模块，将非安全关切高速数据分块、根据量子真随机数分布结果在各数据块内插入安全关切低速数据的某一位或某几位、再将各数据块按序整合形成双速数据融合数据；
参数整合模块，用于基于多目标本地的模型参数进行更新，得到新的模型参数并将融合区生成的模型参数分发到各节点。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明通过联邦学习算法的多方安全计算保证了量子加密通信中各节点的数据的安全隐私，同时让各节点的公有数据、私有数据、不同安全等级的数据都能获得有效保护的前提下，在同一模型平台上进行训练，实现模型参数共享的同时确保加密通信的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明量子加密通信原理示意图；
图2示出了本发明基于多方安全计算的量子加密通信系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本实施例提供一种基于多方安全计算的量子加密通信方法，包括：
S1、多节点之间建立独立的量子信道互联；
S2、多节点的数据进入融合区进行数据训练初步模型，模型参数通过加密方式发送到各个节点；
S3、节点之间通过协商交互和信息后处理同步共享量子真随机数序列，利用量子分发建立真随机数同步共享机制；
S4、将异构数据混合传输并将各节点的数据通过模型进行更新，更新后模型参数加密发送至融合区；
S5、融合区再进行参数迭代整合，重复上述步骤进行多轮迭代后直至结束。
在一些实施例中，节点包括私有数据节点和非私有数据节点。
在一些实施例中，模型训练通过加权方式进行，加权方式可以根据节点与融合平台的距离进行权重分配，或者通过节点数据的贡献度进行权重分配。贡献度包括数据的维度、安全性等。
在一些实施例中，节点包括安全关切低速数据节点和非安全关切高速数据节点。
在一些实施例中，节点预先商定安全关切低速数据和非安全关切高速数据的判定标准和标记方式。
在一些实施例中，节点之间形成联盟，节点之间形成单通道双向量子传输，量子密钥分发协议包括但不限于BB84协议、E91协议、BBM92协议、高维量子密钥分发协议、时间-能量纠缠协议、TF协议、连续变量量子密钥分发协议。
在一些实施例中，节点预先商定高速数据块长度和低速数据插入位数，高速数据块长度和低速数据插入位数是定长或变长。
在一些实施例中，节点预先商定低速数据插入高速数据块的位置，是高速数据块第一位之前、最后一位之后、或是中间任意位置。
在一些实施例中，节点建立安全可靠的信息交互机制；不同安全等级、不同通信速率的异构数据按一定规则融合。
在一些实施例中，通信双方共享信息满足不可克隆要求和不可复制要求。
如图1所示，本发明还提供一种基于多方安全计算的量子加密通信方法的系统，包括量子光源、偏振控制器、偏振分束器、单光子探测器，系统还包括：
多节点管理模块，将多节点形成联盟，多节点之间建立独立的量子信道互联，多节点的数据进入融合区进行数据训练初步模型，模型参数通过加密方式发送到各个节点，节点之间通过协商交互和信息后处理同步共享量子真随机数序列；
量子分发模块，通过量子态传递实现通信双方真随机数同步共享；
数据融合模块，将非安全关切高速数据分块、根据量子真随机数分布结果在各数据块内插入安全关切低速数据的某一位或某几位、再将各数据块按序整合形成双速数据融合数据；
参数整合模块，用于基于多目标本地的模型参数进行更新，得到新的模型参数并将融合区生成的模型参数分发到各节点。
如图2所示，本发明还提供一种基于多方安全计算的量子加密通信方法的系统的实施例，包括多个节点、融合平台、云服务平台，云端融合区用于模型训练和分发参数。
在一些实施例中，还包括以下模块：
多节点管理模块，将多节点形成联盟，多节点之间建立独立的量子信道互联，多节点的数据进入融合区进行数据训练初步模型，模型参数通过加密方式发送到各个节点，节点之间通过协商交互和信息后处理同步共享量子真随机数序列；
量子分发模块，通过量子态传递实现通信双方真随机数同步共享；
数据融合模块，将非安全关切高速数据分块、根据量子真随机数分布结果在各数据块内插入安全关切低速数据的某一位或某几位、再将各数据块按序整合形成双速数据融合数据；
参数整合模块，用于基于多目标本地的模型参数进行更新，得到新的模型参数并将融合区生成的模型参数分发到各节点。
本发明还提供一种计算机可读存储介质的实施例，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明通过联邦学习算法的多方安全计算保证了量子加密通信中各节点的数据的安全隐私，同时让各节点的公有数据、私有数据、不同安全等级的数据都能获得有效保护的前提下，在同一模型平台上进行训练，实现模型参数共享的同时确保加密通信的安全性。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于多方安全计算的量子加密通信方法，由多个节点组成，将多节点形成联盟，多节点之间建立独立的量子信道互联，多节点的数据进入融合区进行数据训练初步模型，模型参数通过加密方式发送到各个节点，节点之间通过协商交互和信息后处理同步共享量子真随机数序列，利用量子分发建立真随机数同步共享机制，将非安全关切高速数据分块、根据量子真随机数分布结果在各数据块内插入安全关切低速数据的某一位或某几位、再将各数据块按序整合形成双速数据融合数据，更新后模型参数加密发送至融合区，融合区再进行参数迭代整合，重复上述步骤进行多轮迭代后直至结束。
2.根据权利要求1所述的基于多方安全计算的量子加密通信方法，其特征在于，所述节点包括私有数据节点和非私有数据节点。
3.根据权利要求1或2所述的基于多方安全计算的量子加密通信方法，其特征在于，所述模型训练通过加权方式进行。
4.根据权利要求1所述的基于多方安全计算的量子加密通信方法，其特征在于，所述节点之间形成联盟，节点之间形成单通道双向量子传输，量子密钥分发协议包括BB84协议、E91协议、BBM92协议、高维量子密钥分发协议、时间-能量纠缠协议、TF协议或连续变量量子密钥分发协议。
5.根据权利要求1或2所述的基于多方安全计算的量子加密通信方法，其特征在于，所述节点预先商定安全关切低速数据和非安全关切高速数据的判定标准和标记方式。
6.根据权利要求1或2所述的基于多方安全计算的量子加密通信方法，其特征在于，所述节点预先商定高速数据块长度和低速数据插入位数，高速数据块长度和低速数据插入位数是定长或变长。
7.根据权利要求1或2所述的基于多方安全计算的量子加密通信方法，其特征在于，所述节点预先商定低速数据插入高速数据块的位置，是高速数据块第一位之前、最后一位之后、或是中间任意位置。
8.根据权利要求1所述的基于多方安全计算的量子加密通信方法，其特征在于，所述节点建立安全可靠的信息交互机制；不同安全等级、不同通信速率的异构数据按一定规则融合。
9.一种实现如权利要求1-8任一项所述基于多方安全计算的量子加密通信方法的系统，包括量子光源、偏振控制器、偏振分束器、单光子探测器，其特征在于所述系统还包括：
多节点管理模块，将多节点形成联盟，多节点之间建立独立的量子信道互联，多节点的数据进入融合区进行数据训练初步模型，模型参数通过加密方式发送到各个节点，节点之间通过协商交互和信息后处理同步共享量子真随机数序列；
量子分发模块，利用量子分发建立真随机数同步共享机制，通过量子态传递实现通信双方真随机数同步共享，将异构数据混合传输并将各节点的数据通过模型进行更新；
数据融合模块，将非安全关切高速数据分块、根据量子真随机数分布结果在各数据块内插入安全关切低速数据的某一位或某几位、再将各数据块按序整合形成双速数据融合数据；
参数整合模块，用于基于多目标本地的模型参数进行更新，得到新的模型参数并将融合区生成的模型参数分发到各节点。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
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