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Quantum Disease Surveillance Algorithm Based on Private Set Intersection
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AI
DOI：10.1002/qute.70399.png)
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摘要
En 中文
疾病监测对于公共卫生安全至关重要，能够实现早期疫情爆发检测、减少传播、保护人群健康并辅助应急响应。本文提出了一种基于私有集合交集（PSI）的量子疾病监测算法。具体而言，我们使用BHT算法解决PSI问题，并通过候选子集预处理和量子并行搜索机制提高计算效率。该算法通过将通信复杂度从O(N)降低到O(∛N)，并将轮复杂度优化为常数，从而在IBM量子平台上通过仿真实验验证了算法的正确性和可行性。安全性分析表明，该算法能有效抵御内部和外部攻击，同时满足疾病监测场景中的隐私保护要求，具体保护了个体客户端和服务器的隐私。
Keyword:
BHT algorithm
disease surveillance
grover algorithm
private set intersection
quantum-resistant hash function
期刊
A
IF:
4.3
论文数:
516
被引数:
3.2K
机构
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