Fugu-MT 論文翻訳(概要): Security Aspects of Quantum Machine Learning: Opportunities, Threats and Defenses

論文の概要: Security Aspects of Quantum Machine Learning: Opportunities, Threats and Defenses

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03625v1
Date: Thu, 7 Apr 2022 17:44:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-08 16:46:19.342323
Title: Security Aspects of Quantum Machine Learning: Opportunities, Threats and Defenses
Title（参考訳）: 量子機械学習のセキュリティ面:機会、脅威、防御
Authors: Satwik Kundu and Swaroop Ghosh
Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、高次元ヒルベルト空間を利用して、限られたデータからよりリッチな表現を学習することができる。ハードウェアセキュリティ領域におけるQMLの今後の可能性について検討する。我々は、QMLおよび新興攻撃モデルのセキュリティ脆弱性を暴露し、対応する対策を講じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.444459446244819
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In the last few years, quantum computing has experienced a growth spurt. One exciting avenue of quantum computing is quantum machine learning (QML) which can exploit the high dimensional Hilbert space to learn richer representations from limited data and thus can efficiently solve complex learning tasks. Despite the increased interest in QML, there have not been many studies that discuss the security aspects of QML. In this work, we explored the possible future applications of QML in the hardware security domain. We also expose the security vulnerabilities of QML and emerging attack models, and corresponding countermeasures.
Abstract（参考訳）: ここ数年、量子コンピューティングは成長の加速を経験してきた。量子コンピューティングのエキサイティングな道の1つは、高次元ヒルベルト空間を利用して限られたデータからよりリッチな表現を学習し、複雑な学習タスクを効率的に解く量子機械学習(qml)である。 QMLへの関心が高まっているにもかかわらず、QMLのセキュリティ面について論じる研究は少ない。本研究では,ハードウェアセキュリティ分野におけるQMLの今後の応用の可能性について検討した。また、QMLおよび新興攻撃モデルのセキュリティ脆弱性、およびそれに対応する対策を明らかにする。

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