論文の概要: Variational Quantum Cloning: Improving Practicality for Quantum Cryptanalysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11424v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 15:28:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:41:55.542163
• Title: Variational Quantum Cloning: Improving Practicality for Quantum Cryptanalysis
• Title（参考訳）: 変分量子クローニング:量子クリプトアナリシスの実用性の向上
• Authors: Brian Coyle, Mina Doosti, Elham Kashefi, Niraj Kumar
• Abstract要約: 機械学習に基づく暗号解析アルゴリズムである変分量子クローニング(VQC)を提案する。 VQCは、敵が短深度量子回路で最適な(近似)クローニング戦略を得ることを可能にする。 量子クローニングとVQCの促進による2つのプロトコルの攻撃を例として導いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cryptanalysis on standard quantum cryptographic systems generally involves finding optimal adversarial attack strategies on the underlying protocols. The core principle of modelling quantum attacks in many cases reduces to the adversary's ability to clone unknown quantum states which facilitates the extraction of some meaningful secret information. Explicit optimal attack strategies typically require high computational resources due to large circuit depths or, in many cases, are unknown. In this work, we propose variational quantum cloning (VQC), a quantum machine learning based cryptanalysis algorithm which allows an adversary to obtain optimal (approximate) cloning strategies with short depth quantum circuits, trained using hybrid classical-quantum techniques. The algorithm contains operationally meaningful cost functions with theoretical guarantees, quantum circuit structure learning and gradient descent based optimisation. Our approach enables the end-to-end discovery of hardware efficient quantum circuits to clone specific families of quantum states, which in turn leads to an improvement in cloning fidelites when implemented on quantum hardware: the Rigetti Aspen chip. Finally, we connect these results to quantum cryptographic primitives, in particular quantum coin flipping. We derive attacks on two protocols as examples, based on quantum cloning and facilitated by VQC. As a result, our algorithm can improve near term attacks on these protocols, using approximate quantum cloning as a resource.
• Abstract（参考訳）: 標準的な量子暗号システムにおけるクリプトアナリシスは、一般に、基盤となるプロトコル上で最適な敵攻撃戦略を見つけることを伴う。 多くの場合、量子攻撃をモデル化する基本原理は、いくつかの意味のある秘密情報の抽出を容易にする未知の量子状態のクローン化能力に還元される。 明示的な最適な攻撃戦略は一般に大きな回路深度のために高い計算資源を必要とするか、多くの場合不明である。 本研究では,量子機械学習に基づく暗号解析アルゴリズムである変分量子クローニング(VQC)を提案する。 このアルゴリズムは、理論的保証、量子回路構造学習、勾配降下に基づく最適化を含む運用上の有意義なコスト関数を含む。 この手法により,量子状態の特定の族をクローンするハードウェア効率の良い量子回路をエンドツーエンドで発見することが可能となり,量子ハードウェア上で実装されたfideliteのクローン化が改善される。 最後に、これらの結果を量子暗号プリミティブ、特に量子コインの反転に結びつける。 量子クローニングとVQCの促進による2つのプロトコルの攻撃を例として導いた。 その結果、近似量子クローニングを資源として、これらのプロトコルの短期攻撃を改善することができる。

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