一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法及系统

本发明涉及数据处理，尤其是涉及一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法及系统。

背景技术：

1、司法大数据目前已成为司法改革和创新的重要驱动力，它通过整合和分析海量的司法信息，极大地提高了司法决策的效率和准确性。在司法大数据的应用实践中，人工智能技术发挥着核心作用，特别是在智能辅助办案系统中，利用机器学习算法对历史案件进行深入分析，从而为法官提供判决参考，辅助量刑决策，确保裁判的公正性和一致性。

2、此外，司法大数据还通过构建开放的数据共享平台，促进了不同司法机关之间的信息交流和资源共享，有效打破了信息孤岛，提升了司法透明度和公信力。例如，通过公开裁判文书和庭审直播，公众可以更直观地了解司法过程，增强了对司法公正性的信任。

3、在技术层面，司法大数据异常检测的实现依赖于先进的数据处理和分析技术。以联邦学习为例，这是一种新兴的隐私保护机器学习技术，它允许多个机构在不直接共享原始数据的情况下，通过交换模型参数进行联合学习，从而在保护数据隐私的同时，实现数据的价值最大化。这种技术在司法领域的应用，不仅促进了跨机构的数据合作，也为司法决策提供了更加丰富和精准的数据支持。随着技术的不断发展和完善，司法大数据将在未来司法工作中扮演更加关键的角色。

4、技术效率限制：现有的联邦学习框架在处理大规模司法数据时，由于数据量巨大和模型复杂性高，计算效率面临严重挑战。尤其是在多方参与的联邦学习场景中，模型训练和更新的频繁通信，以及各机构之间的数据同步过程，导致计算资源的消耗剧增，整体计算效率大幅下降。同时，现有的分布式计算架构在应对如此大规模的数据处理和复杂的模型训练时，难以充分发挥其并行计算能力，导致训练过程缓慢，系统响应时间延长，从而限制了联邦学习技术在司法大数据中的广泛应用。

5、数据结构表达的局限性：司法大数据通常包含复杂的关联信息，如案件之间的关系、法律条文的引用、法官和案件的关联等。现有的联邦学习和传统机器学习模型在处理这类复杂的数据时，表现出较大的局限性，无法充分捕捉和表达数据中的多层次关系和依赖性。这种不足会导致模型对司法数据中的关键关系信息提取不充分，从而影响异常检测的准确性和决策支持的有效性。

技术实现思路

1、术语解释：

2、联邦学习 (federated learning, fl)：一种分布式机器学习技术，允许多个参与者协作训练模型而无需共享数据，从而保护个人隐私。在模型训练过程中，数据不离开本地客户端，仅模型参数或梯度得到共享。

3、量子计算 (quantum computing)：利用量子力学的原理进行信息处理的技术。它通过量子位的并行处理能力，能在特定任务上大幅提升计算速度。

4、图神经网络 (graph neural networks, gnns)：一种专门处理图形数据的神经网络，能够捕捉节点之间的复杂关系和图结构的特征。

5、量子并行性 (quantum parallelism)：量子计算的一个特点，允许同时对大量可能的输入进行计算处理，这一点是通过量子位的叠加状态实现的。

6、核逻辑回归 (kernel logistic regression, klr)：一种在特征空间中使用核技术处理非线性数据的逻辑回归方法。在本发明中，结合量子技术使用，以提高处理效率和模型性能。

7、量子变分电路 (quantum variational circuits)：一种可调参数的量子电路，模拟经典神经网络的行为，用于量子机器学习任务。

8、量子基本线性代数子程序 (quantum basic linear algebra subroutines)：量子计算中使用的一系列基于线性代数的算法，用于加速量子机器学习模型的训练和推断过程。

9、为了解决上述提到的问题，本发明提供一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法及系统。通过将量子计算与图神经网络相结合，有效地解决了传统联邦学习处理司法大数据的局限性。

10、第一方面，本发明提供的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法，采用如下的技术方案：

11、一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法，包括：

12、获取司法大数据；

13、对获取的司法大数据进行预处理；

14、基于司法大数据进行构建图结构；

15、基于图结构构建量子图神经网络模型；

16、对量子图神经网络模型进行联邦化处理；

17、通过量子图神经网络模型对司法大数据进行结果预测，并对于预测结果进行验证。

18、进一步地，所述获取司法大数据，包括获取案件信息、裁判文书、法律条文、庭审记录、法律解释和判例数据。

19、进一步地，所述对获取的司法大数据进行预处理，对获取的司法大数据进行数据格式化与标准化，将所有数据转换为统一的格式，确保不同来源的数据具有一致的结构，以及对文本数据进行分词处理，并进行词频统计，生成标准化的文本表示。

20、进一步地，所述基于司法大数据进行构建图结构，包括从司法大数据中提取各类实体之间的关系，构建初步的图结构g=(v,e)，其中，每个实体表示为图中的一个节点v，实体之间的关联为图中的边e；根据构建的图结构，生成图的邻接矩阵 a，其中 a ij表示节点 i和节点 j之间的连接关系。如果存在边，则 a ij=1，否则 a ij=0。

21、进一步地，所述基于图结构构建量子图神经网络模型，包括利用消息传递机制构建图神经网络，其中，采用图神经正切核模型，将图神经网络表示为提取非线性特征的线性化模型，图神经正切核矩阵及其协方差矩阵都被初始化为节点特征内积：

22、

23、表示图 g与图 g′之间的初始图神经正切核，为初始协方差矩阵， ht表示节点 i的特征向量 h的转置。

24、进一步地，所述基于图结构构建量子图神经网络模型，还包括用量子随机访问存储器和量子内积估计算法，将图神经正切核的初始化矩阵和协方差矩阵编码进量子叠加态，得到量子图神经网络模型。

25、进一步地，所述对量子图神经网络进行联邦化处理，包括基于核逻辑回归与量子计算相结合，利用量子核矩阵表示不同客户端司法大数据集编码到量子电路中的量子态之间的相似度，在联邦学习的每次迭代中，计算相对于损失函数 l的局部梯度▽ l i，通过聚合梯度以更新全局模型参数 θ：

26、

27、其中 η是学习率， n是客户端的数量，更新后的参数 θ new后传回给客户端，这个迭代过程持续进行，直到满足收敛标准或达到预设的训练周期数。

28、第二方面， 一种基于量子图联邦学习的数据异常检测系统，包括：

29、数据获取模块，被配置为，获取司法大数据；

30、预处理模块，被配置为，对获取的司法大数据进行预处理；

31、构图模块，被配置为，基于司法大数据进行构建图结构；

32、模型构建模块，被配置为，基于图结构构建量子图神经网络模型；

33、联邦处理模块，被配置为，对量子图神经网络模型进行联邦化处理；

34、预测模块，被配置为，通过量子图神经网络模型对司法大数据进行结果预测，并对于预测结果进行验证。

35、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法。

36、第四方面，本发明提供一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种基于量子图联邦学习的数据异常检测方法。

37、综上所述，本发明具有如下的有益技术效果：

38、本发明通过引入量子计算，本发明中的“联邦量子图神经网络”模型大幅提升了联邦学习在大规模司法数据处理中的计算效率。量子处理器能够在极短时间内完成复杂计算任务，特别是在多方参与的场景下，通过并行处理加速模型训练与更新过程，显著减少了通信延迟和计算资源的消耗。因此，该技术有效解决了现有联邦学习框架在处理高复杂性和大规模数据时效率低下的问题，提高了系统响应速度，增强了技术的实用性和扩展性。

39、在数据结构表达方面，本发明结合图神经网络的优势，能够深入挖掘和捕捉司法大数据中的多层次关系和依赖性。通过量子计算对图结构数据的处理，系统能够更全面地表达数据中的复杂关联信息，如案件间的关系、法律条文的引用等。这种增强的表达能力使得模型在面对司法大数据的预测任务时表现更加精准，有效提高了决策支持的质量。

40、综上所述，本发明通过将量子计算与图神经网络引入联邦学习框架，显著提升了系统的计算效率和数据表达能力，克服了传统技术的局限性，为司法大数据的智能分析和决策提供了更加可靠和高效的解决方案。这一创新不仅适用于司法领域，还可推广到其他需要处理复杂数据和大规模计算的应用场景，具有广泛的应用前景和技术价值。