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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇意源科技有限公司申請(qǐng)的專利一種用于可信數(shù)據(jù)空間的遠(yuǎn)程證明方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120498700B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510928608.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/32；該發(fā)明授權(quán)一種用于可信數(shù)據(jù)空間的遠(yuǎn)程證明方法是由蔣日友;姜建功;徐亮;吳佳偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-07向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種用于可信數(shù)據(jù)空間的遠(yuǎn)程證明方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于可信數(shù)據(jù)空間的遠(yuǎn)程證明方法，涉及計(jì)算機(jī)與數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，先對(duì)含CPU、GPU、FPGA的異構(gòu)終端，基于硬件安全模塊與物理不可克隆函數(shù)初始化可信環(huán)境，生成動(dòng)態(tài)身份密鑰，驗(yàn)證方用量子隨機(jī)數(shù)生成挑戰(zhàn)值，經(jīng)量子加密與神經(jīng)形態(tài)光子網(wǎng)絡(luò)傳至證明方，證明方采用張量分解零知識(shí)證明協(xié)議構(gòu)建證明，結(jié)合時(shí)空因果圖與量子簽名聚合在驗(yàn)證方完成多級(jí)驗(yàn)證，最后通過量子貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)及生物反饋，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)信任評(píng)估與自適應(yīng)策略調(diào)整。本發(fā)明提升可信數(shù)據(jù)空間遠(yuǎn)程證明性能，借助量子貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與生物反饋實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)信任評(píng)估，有效抵御攻擊，滿足實(shí)時(shí)需求，精準(zhǔn)評(píng)估信任，推動(dòng)可信數(shù)據(jù)空間發(fā)展。

本發(fā)明授權(quán)一種用于可信數(shù)據(jù)空間的遠(yuǎn)程證明方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于可信數(shù)據(jù)空間的遠(yuǎn)程證明方法，其特征在于，包括以下步驟： 異構(gòu)終端可信環(huán)境初始化步驟：構(gòu)建基于硬件信任根的動(dòng)態(tài)隔離域，通過CPU微碼級(jí)驗(yàn)證技術(shù)結(jié)合GPU的光柵化階段加密和FPGA的位流動(dòng)態(tài)水印，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的全鏈路可信化；采用物理不可克隆函數(shù)與混沌電路結(jié)合的方式生成設(shè)備身份密鑰； 遠(yuǎn)程證明請(qǐng)求生成與傳輸步驟：設(shè)計(jì)量子啟發(fā)的隨機(jī)挑戰(zhàn)生成算法，利用量子隨機(jī)數(shù)生成器產(chǎn)生真隨機(jī)數(shù)序列，并通過量子糾纏效應(yīng)構(gòu)建時(shí)空綁定的挑戰(zhàn)值，采用神經(jīng)形態(tài)光子網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)證明請(qǐng)求的傳輸； 輕量級(jí)零知識(shí)證明構(gòu)建步驟：提出張量分解零知識(shí)證明協(xié)議，通過公式實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，其中，是張量分解零知識(shí)證明的縮寫，為原始高維張量數(shù)據(jù)，F(xiàn)是量子傅里葉變換函數(shù)，將映射到低維空間，使計(jì)算復(fù)雜度從傳統(tǒng)的降至，S為數(shù)據(jù)敏感性指標(biāo)，R為計(jì)算資源參數(shù)，函數(shù)G則根據(jù)S和R動(dòng)態(tài)調(diào)整證明粒度，普通數(shù)據(jù)采用粗粒度證明，最終生成輕量化的零知識(shí)證明P； 多級(jí)聚合驗(yàn)證機(jī)制步驟：設(shè)計(jì)時(shí)空因果圖驗(yàn)證框架，將設(shè)備狀態(tài)變化建模為有向無環(huán)圖，通過檢查圖中節(jié)點(diǎn)的因果關(guān)系驗(yàn)證系統(tǒng)行為的一致性；引入量子簽名聚合技術(shù)，將證明節(jié)點(diǎn)的簽名壓縮為單一驗(yàn)證點(diǎn)； 動(dòng)態(tài)信任評(píng)估與反饋步驟：構(gòu)建量子貝葉斯信任推理模型，通過量子糾纏效應(yīng)實(shí)現(xiàn)信任傳播的超距關(guān)聯(lián)；設(shè)計(jì)自適應(yīng)信任衰減曲面，根據(jù)多維參數(shù)生成信任衰減曲線；開發(fā)生物反饋信任調(diào)節(jié)機(jī)制，通過分析設(shè)備操作員的生物特征動(dòng)態(tài)調(diào)整信任閾值； 所述輕量級(jí)零知識(shí)證明構(gòu)建步驟還包括：開發(fā)基于群體智能的證明生成算法，模擬蟻群優(yōu)化和蜂群決策機(jī)制，設(shè)證明任務(wù)集合為，將其分解為多個(gè)子任務(wù)并行處理，引入群體協(xié)作因子C，通過公式生成最優(yōu)證明路徑P，其中是證明路徑集合，是子任務(wù)的權(quán)重，是路徑p處理子任務(wù)的代價(jià)，同時(shí)，實(shí)現(xiàn)意識(shí)流證明可視化，將零知識(shí)證明過程轉(zhuǎn)化為可感知的視覺模式，使驗(yàn)證者直觀理解證明邏輯。

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