计算机应用

作者：张瑜, 昌燕, 张仕斌

单位：1.成都信息工程大学 网络空间安全学院, 成都 610225；2.先进密码技术与系统安全四川省重点实验室(成都信息工程大学), 成都 610225

关键词：局部内在维度,对抗样本,二分类检测,量子计算,股价预测

基金：国家自然科学基金资助项目(62272068);成都市重点研发支撑计划项目(2021?YF09?00114?GX)

为解决基于局部内在维度（LID）的对抗样本检测算法高时间复杂度问题，结合量子计算优势，提出一种基于量子LID的对抗样本检测算法。首先，使用SWAP-Test量子算法一次性计算待测样本与所有样本间的相似度，避免了经典算法中的冗余计算；然后，结合量子相位估计（QPE）算法和量子Grover搜索算法计算待测样本的局部内在维度；最后，以LID作为二分类检测器的评判依据，检测区分出对抗样本。分别使用IRIS、MNIST、股票时序数据集测试和验证所提算法，仿真实验结果表明，均能通过计算出的LID值突出对抗样本与正常样本之间的差异性，并能作为检测依据区分样本属性。理论研究证明，所提算法时间复杂度与Grover算子迭代次数及邻近样本数和训练样本数的平方根的积同一数量级，明显优于基于LID的对抗样本检测算法，实现了指数级加速。

来源：2024年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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