論文の概要: Quantum noise protects quantum classifiers against adversaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09416v1
• Date: Fri, 20 Mar 2020 17:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 23:10:33.928254
• Title: Quantum noise protects quantum classifiers against adversaries
• Title（参考訳）: 量子ノイズは量子分類器を敵から保護する
• Authors: Yuxuan Du, Min-Hsiu Hsieh, Tongliang Liu, Dacheng Tao and Nana Liu
• Abstract要約: 量子情報処理におけるノイズは、特に短期的な量子技術において、破壊的で避け難い特徴と見なされることが多い。 量子回路の非偏極雑音を利用して分類を行うことにより、敵に縛られるロバスト性を導出できることを示す。 これは、最も一般的な敵に対して使用できる最初の量子プロトコルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.08771960032033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noise in quantum information processing is often viewed as a disruptive and difficult-to-avoid feature, especially in near-term quantum technologies. However, noise has often played beneficial roles, from enhancing weak signals in stochastic resonance to protecting the privacy of data in differential privacy. It is then natural to ask, can we harness the power of quantum noise that is beneficial to quantum computing? An important current direction for quantum computing is its application to machine learning, such as classification problems. One outstanding problem in machine learning for classification is its sensitivity to adversarial examples. These are small, undetectable perturbations from the original data where the perturbed data is completely misclassified in otherwise extremely accurate classifiers. They can also be considered as `worst-case' perturbations by unknown noise sources. We show that by taking advantage of depolarisation noise in quantum circuits for classification, a robustness bound against adversaries can be derived where the robustness improves with increasing noise. This robustness property is intimately connected with an important security concept called differential privacy which can be extended to quantum differential privacy. For the protection of quantum data, this is the first quantum protocol that can be used against the most general adversaries. Furthermore, we show how the robustness in the classical case can be sensitive to the details of the classification model, but in the quantum case the details of classification model are absent, thus also providing a potential quantum advantage for classical data that is independent of quantum speedups. This opens the opportunity to explore other ways in which quantum noise can be used in our favour, as well as identifying other ways quantum algorithms can be helpful that is independent of quantum speedups.
• Abstract（参考訳）: 量子情報処理におけるノイズは、特に短期量子技術において、破壊的で避けにくい特徴と見なされることが多い。 しかし、ノイズはしばしば、確率共鳴の弱い信号の強化から、差分プライバシーにおけるデータのプライバシー保護まで、有益な役割を演じてきた。 では、量子コンピューティングに有益な量子ノイズのパワーを活用できるだろうか? 現在の量子コンピューティングの重要な方向性は、分類問題のような機械学習への応用である。 分類における機械学習の際立った問題は、敵の例に対する感度である。 これらは、摂動データが極めて正確な分類器で完全に誤分類される元のデータから、小さく、検出不能な摂動である。 また、未知のノイズ源による'Worst-case'摂動と見なすこともできる。 量子回路の非分極ノイズを分類に利用することにより,雑音の増加に伴ってロバスト性が向上する敵に拘束されるロバスト性が導出できることを示す。 この堅牢性特性は、量子微分プライバシーに拡張可能な差分プライバシーと呼ばれる重要なセキュリティ概念と密接に関連している。 量子データの保護のために、これは最も一般的な敵に対して使用できる最初の量子プロトコルである。 さらに、古典的ケースのロバスト性は分類モデルの詳細にどのように敏感であるかを示すが、量子的ケースでは分類モデルの詳細が欠如しており、量子スピードアップに依存しない古典的データに対して潜在的に量子的優位性を与える。 これにより、量子ノイズを私たちの好みの方法で使用できる他の方法や、量子アルゴリズムが量子スピードアップとは無関係に役に立つ他の方法を探究する機会が開かれる。

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