論文の概要: Quantum Ciphertext Dimension Reduction Scheme for Homomorphic Encrypted Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09692v2
• Date: Tue, 24 Nov 2020 07:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-23 17:16:34.906891
• Title: Quantum Ciphertext Dimension Reduction Scheme for Homomorphic Encrypted Data
• Title（参考訳）: 同型暗号化データの量子暗号次元削減方式
• Authors: Changqing Gong and Zhaoyang Dong and Abdullah Gani and Han Qi
• Abstract要約: 量子主成分抽出アルゴリズム(QPCE)の提案 量子同型暗号文次元削減スキーム(QHEDR) 量子雲に実装された量子暗号文次元削減スキーム
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.825895794318393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: At present, in the face of the huge and complex data in cloud computing, the parallel computing ability of quantum computing is particularly important. Quantum principal component analysis algorithm is used as a method of quantum state tomography. We perform feature extraction on the eigenvalue matrix of the density matrix after feature decomposition to achieve dimensionality reduction, proposed quantum principal component extraction algorithm (QPCE). Compared with the classic algorithm, this algorithm achieves an exponential speedup under certain conditions. The specific realization of the quantum circuit is given. And considering the limited computing power of the client, we propose a quantum homomorphic ciphertext dimension reduction scheme (QHEDR), the client can encrypt the quantum data and upload it to the cloud for computing. And through the quantum homomorphic encryption scheme to ensure security. After the calculation is completed, the client updates the key locally and decrypts the ciphertext result. We have implemented a quantum ciphertext dimensionality reduction scheme implemented in the quantum cloud, which does not require interaction and ensures safety. In addition, we have carried out experimental verification on the QPCE algorithm on IBM's real computing platform, and given a simple example of executing hybrid quantum circuits in the cloud to verify the correctness of our scheme. Experimental results show that the algorithm can perform ciphertext dimension reduction safely and effectively.
• Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティングにおける巨大で複雑なデータに直面した現在、量子コンピューティングの並列コンピューティング能力は特に重要である。 量子主成分分析アルゴリズムは、量子状態トモグラフィの方法として用いられる。 特徴分解後の密度行列の固有値行列上で特徴抽出を行い,次元性低減を実現するため,量子主成分抽出アルゴリズム(qpce)を提案する。 従来のアルゴリズムと比較して、このアルゴリズムは特定の条件下で指数的なスピードアップを達成する。 量子回路の特定の実現が与えられる。 また,クライアントの計算能力の制限を考慮し,量子同相暗号文次元削減方式(QHEDR)を提案し,量子データを暗号化してクラウドにアップロードして計算を行う。 そして、セキュリティを確保するために量子同型暗号方式を通じて。 計算が完了すると、クライアントは鍵をローカルに更新し、暗号文の結果を復号する。 我々は、量子クラウドに実装された量子暗号文次元削減方式を実装し、インタラクションを必要とせず、安全性を確保する。 さらに,ibm の real computing プラットフォーム上で qpce アルゴリズムの実験検証を行い,提案手法の正確性を検証するためにクラウド上でハイブリッド量子回路を実行する簡単な例を示した。 実験の結果,アルゴリズムは安全かつ効果的に暗号文次元の削減が可能であることがわかった。

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