論文の概要: Certified Robustness of Quantum Classifiers against Adversarial Examples
through Quantum Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00887v2
- Date: Fri, 28 Apr 2023 05:32:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 17:28:41.319005
- Title: Certified Robustness of Quantum Classifiers against Adversarial Examples
through Quantum Noise
- Title（参考訳）: 量子雑音による逆例に対する量子分類器のロバスト性
- Authors: Jhih-Cing Huang, Yu-Lin Tsai, Chao-Han Huck Yang, Cheng-Fang Su,
Chia-Mu Yu, Pin-Yu Chen, Sy-Yen Kuo
- Abstract要約: 量子ランダムな回転雑音を加えることで、敵攻撃に対する量子分類器のロバスト性を向上できることを示す。
我々は、量子分類器が敵の例に対して防御できるように、証明された堅牢性を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.1992787416233
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Recently, quantum classifiers have been found to be vulnerable to adversarial
attacks, in which quantum classifiers are deceived by imperceptible noises,
leading to misclassification. In this paper, we propose the first theoretical
study demonstrating that adding quantum random rotation noise can improve
robustness in quantum classifiers against adversarial attacks. We link the
definition of differential privacy and show that the quantum classifier trained
with the natural presence of additive noise is differentially private. Finally,
we derive a certified robustness bound to enable quantum classifiers to defend
against adversarial examples, supported by experimental results simulated with
noises from IBM's 7-qubits device.
- Abstract（参考訳）: 近年、量子分類器は、不可避なノイズによって量子分類器が騙され、誤分類に繋がる敵の攻撃に弱いことが判明している。
本稿では,量子乱数回転雑音を付加することで,量子分類器の対角攻撃に対する堅牢性を向上できることを示す最初の理論的研究を提案する。
差分プライバシーの定義をリンクし、加法雑音の自然な存在で訓練された量子分類器が微分プライベートであることを示す。
最後に,IBM の 7-qubits デバイスからのノイズを模擬した実験結果により,量子分類器が敵の例に対抗できるように,信頼性の高いロバスト性を導出する。
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