网络空间安全学院先进密码与量子计算团队长期关注量子计算安全研究领域，在量子人工智能安全、隐私保护等方面开展了持续而有效的科学研究。2022年5月，团队负责人昌燕为第一作者，联合林雨生、黄思维、张仕斌等研究者在《计算机研究与发展》上发表了题为“面向工业互联网隐私数据分析的量子K近邻分类算法”的学术论文。《计算机研究与发展》是中文核心期刊，中国科学引文数据库(CSCD)收录，被中国计算机学会分类为CCF A类的高水平期刊。
论文从工业互联网大数据处理中的隐私保护、高效率需求入手，应对计算技术和计算理论等带来的挑战，引入“量子机器学习+隐私保护”思想，提出了保护数据隐私的量子K近邻分类算法。所提出的方案无需解密即可获取正确预测结果，是一种类同态隐私保护方案。与现有量子机器学习隐私保护方案相比，新算法具有隐私性、复杂性、可用性等方面的优势，在保护隐私性的同时不增加额外的计算开销。论文不仅为量子机器学习隐私保护研究提供了一种新方法，也为解决工业互联网大数据分析的隐私安全提供了一种新思路。
图1原始数据集特征分布图 图2
角旋转加密后数据集特征分布图
先进密码与量子计算团队在量子机器学习隐私保护领域研究工作富有成效，目前研究重点面向金融领域的量子机器学习隐私保护、NISQ时代下的量子机器学习隐私保护。希望为中国量子人工智能的产业化做出突出贡献。
