論文の概要: Quantum Adversarial Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00030v1
- Date: Tue, 31 Dec 2019 19:00:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 20:43:02.022022
- Title: Quantum Adversarial Machine Learning
- Title（参考訳）: 量子敵対機械学習
- Authors: Sirui Lu, Lu-Ming Duan, Dong-Ling Deng
- Abstract要約: 適応機械学習は、敵の設定における機械学習アプローチの脆弱性の研究に焦点を当てた新興分野である。
本稿では,量子機械学習の文脈における様々な逆シナリオについて考察する。
ほぼ最先端の精度を達成する量子分類器は、敵の例によって決定的に欺くことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adversarial machine learning is an emerging field that focuses on studying
vulnerabilities of machine learning approaches in adversarial settings and
developing techniques accordingly to make learning robust to adversarial
manipulations. It plays a vital role in various machine learning applications
and has attracted tremendous attention across different communities recently.
In this paper, we explore different adversarial scenarios in the context of
quantum machine learning. We find that, similar to traditional classifiers
based on classical neural networks, quantum learning systems are likewise
vulnerable to crafted adversarial examples, independent of whether the input
data is classical or quantum. In particular, we find that a quantum classifier
that achieves nearly the state-of-the-art accuracy can be conclusively deceived
by adversarial examples obtained via adding imperceptible perturbations to the
original legitimate samples. This is explicitly demonstrated with quantum
adversarial learning in different scenarios, including classifying real-life
images (e.g., handwritten digit images in the dataset MNIST), learning phases
of matter (such as, ferromagnetic/paramagnetic orders and symmetry protected
topological phases), and classifying quantum data. Furthermore, we show that
based on the information of the adversarial examples at hand, practical defense
strategies can be designed to fight against a number of different attacks. Our
results uncover the notable vulnerability of quantum machine learning systems
to adversarial perturbations, which not only reveals a novel perspective in
bridging machine learning and quantum physics in theory but also provides
valuable guidance for practical applications of quantum classifiers based on
both near-term and future quantum technologies.
- Abstract（参考訳）: 敵対的機械学習は、敵対的設定における機械学習アプローチの脆弱性の研究と、敵的操作に対して学習を堅牢にする技術開発に焦点を当てた新興分野である。
さまざまな機械学習アプリケーションにおいて重要な役割を担い、最近ではさまざまなコミュニティで大きな注目を集めている。
本稿では,量子機械学習の文脈において,異なる逆のシナリオを探索する。
古典的ニューラルネットワークに基づく従来の分類器と同様に、量子学習システムは、入力データが古典的か量子的かに関わらず、製造された逆数例に対して同様に脆弱である。
特に、ほぼ最先端の精度を達成する量子分類器は、元の正統なサンプルに知覚不能な摂動を加えることによって得られる逆例によって決定的に欺くことができる。
これは、現実のイメージ(データセットMNISTで手書きの桁画像など)の分類、物質の学習フェーズ(強磁性/常磁性秩序や対称性で保護された位相位相など)、量子データの分類など、様々なシナリオでの量子対向学習で明確に示されている。
さらに,本手法は,敵の事例の情報に基づいて,様々な攻撃に対して実用的な防御戦略を設計できることを示す。
本研究は, 理論的に機械学習と量子物理学を橋渡しする新たな視点を明らかにするだけでなく, 近い将来の量子技術と将来の量子技術の両方に基づく量子分類器の実用的応用に有用なガイダンスを提供するものである。
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