論文の概要: Universal adversarial perturbations for multiple classification tasks with quantum classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11974v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 07:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 08:40:17.869648
• Title: Universal adversarial perturbations for multiple classification tasks with quantum classifiers
• Title（参考訳）: 量子分類器を用いた複数分類タスクに対する普遍的逆摂動
• Authors: Yun-Zhong Qiu
• Abstract要約: 量子敵対機械学習は、敵対的摂動に対する量子学習システムの脆弱性を研究する。 本稿では、不均一な分類タスクの文脈における量子普遍摂動について考察する。 2つの異なる分類タスクにおいて、ほぼ最先端の精度を達成する量子分類器は、慎重に作られた1つの普遍摂動によって決定的に欺くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum adversarial machine learning is an emerging field that studies the vulnerability of quantum learning systems against adversarial perturbations and develops possible defense strategies. Quantum universal adversarial perturbations are small perturbations, which can make different input samples into adversarial examples that may deceive a given quantum classifier. This is a field that was rarely looked into but worthwhile investigating because universal perturbations might simplify malicious attacks to a large extent, causing unexpected devastation to quantum machine learning models. In this paper, we take a step forward and explore the quantum universal perturbations in the context of heterogeneous classification tasks. In particular, we find that quantum classifiers that achieve almost state-of-the-art accuracy on two different classification tasks can be both conclusively deceived by one carefully-crafted universal perturbation. This result is explicitly demonstrated with well-designed quantum continual learning models with elastic weight consolidation method to avoid catastrophic forgetting, as well as real-life heterogeneous datasets from hand-written digits and medical MRI images. Our results provide a simple and efficient way to generate universal perturbations on heterogeneous classification tasks and thus would provide valuable guidance for future quantum learning technologies.
• Abstract（参考訳）: 量子敵対機械学習は、量子学習システムの脆弱性を敵の摂動に対して研究し、防御戦略を開発する新興分野である。 量子普遍的逆転摂動は小さな摂動であり、異なる入力サンプルを与えられた量子分類器を欺く可能性のある逆転例にすることができる。 なぜなら、普遍的な摂動は悪意のある攻撃を大いに単純化し、量子機械学習モデルに予期せぬ破壊をもたらす可能性があるからだ。 本稿では,不均質な分類タスクの文脈において,量子普遍摂動を探求する。 特に、2つの異なる分類タスクでほぼ最先端の精度を達成する量子分類器は、2つの注意深く作られた普遍的な摂動によって決定的に欺くことができる。 この結果は、破滅的な忘れ込みを避けるために、弾性重み付け法を用いたよく設計された量子連続学習モデルと、手書きの数字と医療MRI画像からの実生活における異種データセットで明確に示されている。 この結果から,不均一な分類課題に対する普遍的摂動を簡便かつ効率的に生成し,将来の量子学習技術に有用なガイダンスを提供することができた。

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