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龙图腾网恭喜桂林电子科技大学申请的专利基于量子生成对抗网络的内部用户异常行为检测与评估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：CN116094765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202211629175.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于量子生成对抗网络的内部用户异常行为检测与评估方法是由潘明华;王彬;陶晓玲;孙绍华设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量子生成对抗网络的内部用户异常行为检测与评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子生成对抗网络的内部用户异常行为检测与评估方法，该方法利用量子态的叠加性和平行性，使得量子计算在处理高维数据方面有着强大的能力。针对异常行为检测时遇到的正负样本数据比例极其不均衡，以及大规模网络系统环境下的用户行为复杂、多变且难以预测等问题，本发明提出了一种基于量子生成对抗网络的内部用户异常行为检测与评估算法（QBDE）。QBDE算法包括用于检测和评估的量子经典混合架构的生成对抗网络（QGAN）和经典神经网络。通过仿真测试和数值分析表明，QBDE算法可以有效地检测和评估内部用户的异常行为。为异常行为的检测和评估提供了新的思路，也为量子计算提供了新的应用场景。

本发明授权基于量子生成对抗网络的内部用户异常行为检测与评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子生成对抗网络的内部用户异常行为检测与评估方法，包括如下步骤：1数据预处理：从不同的多个文件中选择原始用户数据集，根据行为域的指标体系筛选出定量和定性的指标数据，将数据划分为不同用户的数据集，并对筛选出的指标数据做归一化处理；2基于量子生成对抗网络的用户行为建模：选取用户的正常行为数据作为训练集，利用QGAN生成负样本，进而训练网络实现用户正常行为模型构建，其中QGAN采用量子-经典混合架构，通过量子和经典的混合架构实现输入输出经典数据；所述QGAN采用量子-经典混合架构，其中生成器采用量子参数化线路模型，判别器采用经典的全连接神经网络，通过量子和经典的混合架构输入输出经典数据，更有利于经典计算机对数据的处理；3行为检测与评估：为了表征用户行为的安全性，定义用户行为威胁得分dx，同时根据行为特征定义威胁阈值，根据威胁得分和威胁阈值判定威胁行为；假设当前待检测数据为x，威胁得分dx计算公式为dx＝1-λRd+λRn1其中，λ表示权值，Rd和Rn分别代表生成器和分类器的重构误差，Rd为数据x与训练好的生成模型Gz生成数据的差异：Rd＝‖x-Gz‖2Rn代表从分类器的角度来确定x跟生成样本的差异，选取分类器作为中间层的表示，计算公式如下：Rn＝‖fnx-fnGz‖3fn·表示为分类器；根据威胁得分和阈值Thd的比较，可以将用户行为Xtx分类为正常行为和威胁行为： 其中Dtest为待测试数据；根据其计算出的威胁得分dx使用评估函数fdx对威胁的用户行为进行威胁评估，之后再根据评估阈值Thf将威胁用户行为的威胁程度划分为低危行为和高危行为；评估函数为fdx表达式如下： 其中，Low_threat、High_threat为威胁等级，Low_threat表示没有恶意行为或有较少的异常操作，而High_threat表示有恶意行为或有较频繁的异常操作；进一步的，当用户采取恶意行为或任何异常操作时，行为得分dx超过2倍Thd，因此，采用威胁阈值Thf＝2Thd6。

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