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

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。