論文の概要: Robust and Secure Hybrid Quantum-Classical Computation on Untrusted
Cloud-Based Quantum Hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11872v1
- Date: Fri, 23 Sep 2022 21:51:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 09:59:41.110255
- Title: Robust and Secure Hybrid Quantum-Classical Computation on Untrusted
Cloud-Based Quantum Hardware
- Title（参考訳）: 信頼できないクラウドベースの量子ハードウェア上でのロバストでセキュアなハイブリッド量子古典計算
- Authors: Suryansh Upadhyay, Swaroop Ghosh
- Abstract要約: 量子コンピュータはクラウドベースのプラットフォームを通じてアクセス可能で、ユーザーはプログラムを量子ハードウェアのスイート上で実行することができる。
量子コンピューティングエコシステムの人気とユーティリティが高まるにつれて、より多くの企業が量子コンピュータをサービスとしてのハードウェアとして提供し始めることを期待するのは理にかなっている。
信頼性の低いベンダーは、量子回路の結果やパラメータを改ざんし、ユーザに最適なサブソリューションを提供したり、より高いイテレーションのコストをかけたりすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.444459446244819
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Quantum computers are currently accessible through a cloud-based platform
that allows users to run their programs on a suite of quantum hardware. As the
quantum computing ecosystem grows in popularity and utility, it is reasonable
to expect more companies, including untrustworthy or untrustworthy or
unreliable vendors, to begin offering quantum computers as hardware as a
service at various price or performance points. Since computing time on quantum
hardware is expensive and the access queue may be long, users will be enticed
to use less expensive but less reliable or trustworthy hardware. Less trusted
vendors may tamper with the results and or parameters of quantum circuits,
providing the user with a sub-optimal solution or incurring a cost of higher
iterations. In this paper, we model and simulate adversarial tampering of input
parameters and measurement outcomes on an exemplary hybrid quantum classical
algorithm namely, Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). We observe
a maximum performance degradation of approximately 40%. To achieve comparable
performance with minimal parameter tampering, the user incurs a minimum cost of
20X higher iteration. We propose distributing the computation (iterations)
equally among the various hardware options to ensure trustworthy computing for
a mix of trusted and untrusted hardware. In the chosen performance metrics, we
observe a maximum improvement of approximately 30%. In addition, we propose
re-initialization of the parameters after a few initial iterations to fully
recover the original program performance and an intelligent run adaptive split
heuristic, which allows users to identify tampered/untrustworthy hardware at
runtime and allocate more iterations to the reliable hardware, resulting in a
maximum improvement of approximately 45%.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは現在、クラウドベースのプラットフォームを通じてアクセスでき、ユーザーはプログラムを量子ハードウェアのスイート上で実行することができる。
量子コンピューティングのエコシステムが人気と実用性で成長するにつれて、信頼できない、信頼できない、信頼できない、あるいは信頼できないベンダーを含む多くの企業が、さまざまな価格やパフォーマンスの点で、サービスとして量子コンピュータを提供するようになるだろう。
量子ハードウェア上での計算時間は高価であり、アクセスキューが長くなる可能性があるため、ユーザはより安価だが信頼性の低いハードウェアを使うよう熱心になる。
信頼性の低いベンダーは、量子回路の結果やパラメータを改ざんし、ユーザに最適なサブソリューションを提供したり、より高いイテレーションのコストをかけたりすることができる。
本稿では,例えばハイブリッド量子古典アルゴリズムである量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)を用いて,入力パラメータと測定結果の相反的改ざんをモデル化し,シミュレーションする。
最大性能劣化は約40%である。
パラメータの改ざんを最小限に抑えて同等のパフォーマンスを達成するために、ユーザは最低コストを20倍高くする。
我々は,信頼できないハードウェアと信頼できないハードウェアの混在に対して,信頼性の高い計算を保証するため,様々なハードウェアオプションの中で等しく計算(解法)を配布することを提案する。
選択されたパフォーマンス指標では、最大30%の改善が観察される。
さらに,プログラム性能を回復させるため,数回の初期イテレーション以降のパラメータの再初期化と,実行時に不正/不確実なハードウェアを識別し,信頼性の高いハードウェアにより多くのイテレーションを割り当てるインテリジェントな実行適応分割ヒューリスティックを提案する。
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