論文の概要: Quantum Differential Privacy: An Information Theory Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10717v3
• Date: Thu, 6 Apr 2023 08:45:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 18:20:21.678856
• Title: Quantum Differential Privacy: An Information Theory Perspective
• Title（参考訳）: 量子微分プライバシー:情報理論の観点から
• Authors: Christoph Hirche, Cambyse Rouz\'e, Daniel Stilck Fran\c{c}a
• Abstract要約: 本稿では,情報理論の枠組みにおける差分プライバシーを量子分岐として論じる。 このアプローチの主な利点は、差分プライバシーが計算の出力状態のみに基づいてプロパティとなることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9005223064604073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differential privacy has been an exceptionally successful concept when it comes to providing provable security guarantees for classical computations. More recently, the concept was generalized to quantum computations. While classical computations are essentially noiseless and differential privacy is often achieved by artificially adding noise, near-term quantum computers are inherently noisy and it was observed that this leads to natural differential privacy as a feature. In this work we discuss quantum differential privacy in an information theoretic framework by casting it as a quantum divergence. A main advantage of this approach is that differential privacy becomes a property solely based on the output states of the computation, without the need to check it for every measurement. This leads to simpler proofs and generalized statements of its properties as well as several new bounds for both, general and specific, noise models. In particular, these include common representations of quantum circuits and quantum machine learning concepts. Here, we focus on the difference in the amount of noise required to achieve certain levels of differential privacy versus the amount that would make any computation useless. Finally, we also generalize the classical concepts of local differential privacy, Renyi differential privacy and the hypothesis testing interpretation to the quantum setting, providing several new properties and insights.
• Abstract（参考訳）: 微分プライバシーは、古典的な計算に対して証明可能なセキュリティ保証を提供することに関して、非常に成功した概念である。 最近では、この概念は量子計算に一般化された。 古典的な計算は基本的にノイズが無く、ノイズを人工的に付加することで微分プライバシが達成されることが多いが、近未来の量子コンピュータは本質的にノイズが多く、これが自然微分プライバシを機能としてもたらすことが観察された。 本研究では,情報理論の枠組みにおける量子微分プライバシーを量子分岐として論じる。 このアプローチの主な利点は、差分プライバシーが計算の出力状態のみに基づいてプロパティになり、測定毎にチェックする必要がなくなることである。 これは、その性質のより単純な証明と一般化されたステートメント、および一般および特定のノイズモデルに対するいくつかの新しい境界をもたらす。 特に、量子回路の共通表現や量子機械学習の概念が含まれる。 ここでは、特定のレベルの差分プライバシーを達成するのに必要なノイズ量と、どんな計算も役に立たない量との差に焦点を当てる。 最後に,局所微分プライバシ,renyi微分プライバシ,仮説検証解釈の古典的な概念を量子設定に一般化し,いくつかの新しい特性と洞察を提供する。

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