石金晶，博士，中南大学电子信息学院副院长，教授，博导，湖南省杰青、湖南省青年骨干教师、长沙市杰青、中南大学“升华猎英”人才。主要研究方向包括量子算法、量子机器学习、量子密码等。作为第一作者或通讯作者在PAMI、TKDE、TIFS、TCYB等国际重要学术期刊发表SCI论文47篇，作为第一发明人获授权发明专利11项（美国发明专利1项），主持国家自然科学基金项目3项，获国家级高等教育教学成果二等奖、湖南省自然科学二等奖等。

本书旨在将量子并行计算模型引入密码系统中，充分发挥量子信息的特性和量子计算的优势，研究并设计密钥和加密算法均由量子器件实现的量子密码方案，致力于提高系统可操作安全性、算法效率等。主要内容包括量子信息基础、基于量子神经网络的密码学方法、基于编码的量子密钥分发协议、基于量子计算模型的量子签名协议、新型量子投票与比特承诺协议、量子线路学习及其密码学方法等。本书的读者对象为通信工程相关专业高年级本科生、研究生以及研究人员。

前言

第1章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.3研究内容

第2章 量子信息基础

2.1量子信息基本概念

2.2量子计算基础

2.3量子密码协议

第3章 基于量子神经网络的密码学方法

3.1经典神经密码方法与量子神经密码方法

3.2基于连续变量量子神经网络的密码方案

3.3基于量子细胞神经网络的灰度图像加密方法

第4章 基于编码的量子密钥分发协议

4.1基于相位参考的高速连续变量量子密钥分发

4.2基于相位参考的测量设备无关高速连续变量量子密钥分发

4.3基于低密度奇偶校验码的连续变量量子密钥分发

第5章 基于量子计算模型的量子签名协议

5.1基于量子游走的盲量子签名

5.2基于盲量子计算模型的量子签名

5.3基于哈密顿量和盲计算模型的仲裁量子签名

第6章 新型量子投票与比特承诺协议

6.1基于图态的量子投票协议

6.2基于连续变量类GHZ态的量子投票协议

6.3无代理量子比特承诺协议的终端互信方案

第7章 量子线路学习及其密码学方法

7.1基于参数化玻色采样的量子线路学习

7.2基于分组粗粒化玻色采样的Hash函数方案

7.3基于高斯玻色采样的单向函数设计方案

参考文献