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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利量子神经网络的漏洞检测方法及自动驾驶漏洞检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116739100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310845001.5，技术领域涉及：G06N10/70；该发明授权量子神经网络的漏洞检测方法及自动驾驶漏洞检测方法是由石金晶;肖子萌;王雯萱;廖佳;袁冰洁;陈添设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本量子神经网络的漏洞检测方法及自动驾驶漏洞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种量子神经网络的漏洞检测方法，包括获取原始输入数据和初始量子神经网络模型，通过编码处理，构建量子态数据集；通过计算梯度方向，确定对抗样本搜索的优化目标；通过模型的量子态纠缠覆盖率计算方法，确定量子纠缠覆盖率的优化目标；定义联合优化目标，同时通过优化处理，生成目标扰动算子；采用初始网络模型和目标扰动算子，完成模型的漏洞检测；本发明还公开了一种自动驾驶漏洞检测方法，包括获取自动驾驶系统在行驶场景下的环境图像数据、自动驾驶系统适用的初始量子神经网络模型；通过量子神经网络的漏洞检测方法进行训练；采用训练结果完成自动驾驶系统的漏洞检测。漏洞检测方法可靠性提升，自动驾驶的可靠性也得到提高。

本发明授权量子神经网络的漏洞检测方法及自动驾驶漏洞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种量子神经网络的漏洞检测方法，包括如下步骤：S1.获取原始输入数据和初始量子神经网络模型，针对获取的数据进行编码处理，构建量子态数据集；具体包括：初始量子神经网络模型为训练完备的待测试神经网络，具体包括：“训练完备”表示为：待测试的量子神经网络模型通过训练数据的学习，在测试数据中表现为各项学习指标均收敛于设定的范围，基于训练结果固定模型参数；量子神经网络拟设表现为一种由编码线路和变分线路两部分组成的参数化量子线路，具体包括：变分线路由一组含参旋转门和固定门以特定模型排列的方式组成，其中，含参旋转门用于遍历希尔伯特空间中存在的酉变换，固定门为提供相干性的受控门；编码线路的结构通过选择将环境图像数据编码为量子态的态制备方案确定；基于数据集的维度、计算资源的关系确定态制备方案；选择角度编码作为态制备方案；编码线路由若干含参旋转门排列组成，其中旋转门的参数由图像数据的信息决定；整个量子神经网络拟设的宽度依赖于编码输入数据集所需的量子比特数，输入数据的维度越高，线路的规模越大；S2.采用步骤S1构建的量子态数据集，和初始量子神经网络模型，通过计算梯度方向，确定对抗样本搜索的优化目标；S3.采用步骤S1构建的量子态数据集，和初始量子神经网络模型，通过模型的量子态纠缠覆盖率计算方法，确定量子纠缠覆盖率的优化目标；S4.采用步骤S2确定的对抗样本搜索优化目标和步骤S3确定的量子纠缠覆盖率优化目标，定义联合优化目标，同时通过优化处理，生成目标扰动算子；S5.采用步骤S1获取的初始量子神经网络模型和步骤S4生成的目标扰动算子，完成量子神经网络模型的漏洞检测。

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