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本发明公开一种基于量子机器学习的量子异常追溯检测方法，应用于数据处理技术领域，本发明采集量子云码全链路流转数据，含赋码设备编号、时间戳等关键信息。经数据清洗与特征提取构建标准化特征向量，依托量子机器学习框架，选量子支持向量机算法并优化量子门线路，训练异常检测模型。模型实时接入数据流，识别非法赋码等异常并追溯源头，生成预警与溯源报告。结合行业需求划分异常等级，生成分级预警与溯源方案，联动平台生成协同管控策略，最终综合处理多类信息，输出含检测准确率等指标的评估信息。

本发明公开一种基于深度量子神经网络的抗量子计算攻击数据加密方法，应用于数据处理技术领域，本发明获取政务、金融领域量子关联数据及安全约束参数，经量子化预处理完成经典数据量子比特编码、高维特征提取与噪声过滤，生成适配量子神经网络的高维量子态数据；再构建深度量子神经网络加密架构，基于量子叠加‑纠缠特性生成动态密钥池，结合权重量子化更新机制形成分层加密方案；通过量子神经网络强化学习框架优化加密参数、提升鲁棒性，生成自学习型优化策略；依托量子神经网络监测演化轨迹构建加密执行闭环，最终经量子门逆操作学习模型与哈希校验神经网络，生成含训练收敛速度、密钥效率等指标的综合评估信息，强化抗量子攻击能力。

本申请公开一种基于计算机的政务平台安全管控方法、设备及介质，涉及政务业务处理技术领域，包括：基于政务业务偏离识别结果中的业务合规性风险等级和政务业务风险类型，从行政业务流程与权限治理策略集中匹配对应的政务业务流程与权限配置调整规则；根据政务业务风险类型执行对应的政务业务流程与权限配置调整规则，并将政务业务偏离识别结果中的关联因素反馈至政务业务偏离识别器进行参数更新，生成政务业务合规态势及风险评估报告。本申请实现政务业务异常行为检测与针对性业务管控响应，提升了政务平台政务业务风险评估与合规管理能力。