論文の概要: Schr\"odinger's Camera: First Steps Towards a Quantum-Based Privacy Preserving Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07510v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 22:44:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 17:12:12.092449
• Title: Schr\"odinger's Camera: First Steps Towards a Quantum-Based Privacy Preserving Camera
• Title（参考訳）: schr\"odinger氏のカメラ: 量子ベースのプライバシー保護カメラへの第一歩
• Authors: Hannah Kirkland, Sanjeev J. Koppal
• Abstract要約: 本稿では,画像が量子状態に格納されるプライバシー保護のための新しい設計を提案する。 量子状態画像は、測定時点までプライベートと非プライベートの両方であるという利点がある。 両深度Q-ラーニングに基づく制御アルゴリズムを提案し、測定前に画像の匿名化方法を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.685668802278155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy-preserving vision must overcome the dual challenge of utility and privacy. Too much anonymity renders the images useless, but too little privacy does not protect sensitive data. We propose a novel design for privacy preservation, where the imagery is stored in quantum states. In the future, this will be enabled by quantum imaging cameras, and, currently, storing very low resolution imagery in quantum states is possible. Quantum state imagery has the advantage of being both private and non-private till the point of measurement. This occurs even when images are manipulated, since every quantum action is fully reversible. We propose a control algorithm, based on double deep Q-learning, to learn how to anonymize the image before measurement. After learning, the RL weights are fixed, and new attack neural networks are trained from scratch to break the system's privacy. Although all our results are in simulation, we demonstrate, with these first steps, that it is possible to control both privacy and utility in a quantum-based manner.
• Abstract（参考訳）: プライバシー保護のビジョンは、ユーティリティとプライバシという2つの課題を克服しなければならない。 匿名性が多すぎると画像は役に立たないが、プライバシーが少なすぎるため機密データを保護できない。 本稿では,画像が量子状態に格納されるプライバシー保護のための新しい設計を提案する。 将来、これは量子イメージングカメラによって実現され、現在、非常に低い解像度の画像を量子状態に保存することが可能である。 量子状態画像は、測定時点までプライベートと非プライベートの両方であるという利点がある。 これは、全ての量子アクションが完全に可逆であるため、画像が操作された場合でも起こる。 本研究では,ダブルディープq学習に基づく制御アルゴリズムを提案し,計測前に画像の匿名化を学習する。 学習後、rl重みは固定され、新しいアタックニューラルネットワークはシステムのプライバシを壊すためにスクラッチから訓練される。 結果はすべてシミュレーションですが、これらの最初のステップでは、プライバシとユーティリティの両方を量子ベースで制御することが可能であることを実証しています。

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