論文の概要: Quantum Solutions to the Privacy vs. Utility Tradeoff
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03118v1
- Date: Thu, 6 Jul 2023 16:43:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 13:28:52.929394
- Title: Quantum Solutions to the Privacy vs. Utility Tradeoff
- Title(参考訳): プライバシーとユーティリティのトレードオフに対する量子ソリューション
- Authors: Sagnik Chatterjee and Vyacheslav Kungurtsev
- Abstract要約: 本稿では,プライバシとセキュリティを保証する量子暗号プリミティブに基づく新しいアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャは、既存の古典的または量子的生成モデルの上に使用することができます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.073826298938431
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we propose a novel architecture (and several variants thereof)
based on quantum cryptographic primitives with provable privacy and security
guarantees regarding membership inference attacks on generative models. Our
architecture can be used on top of any existing classical or quantum generative
models. We argue that the use of quantum gates associated with unitary
operators provides inherent advantages compared to standard Differential
Privacy based techniques for establishing guaranteed security from all
polynomial-time adversaries.
- Abstract(参考訳): 本稿では,生成モデルに対するメンバシップ推論攻撃に関するプライバシとセキュリティ保証の証明が可能な量子暗号プリミティブに基づく,新たなアーキテクチャ(およびそのいくつかの変種)を提案する。
私たちのアーキテクチャは、既存の古典的または量子的生成モデル上で使用できます。
我々は、ユニタリ演算子に関連する量子ゲートの使用は、すべての多項式時間敵からの保証されたセキュリティを確立するための標準微分プライバシベースの技術と比較して本質的に有利であると主張している。
関連論文リスト
- Bridging Quantum Computing and Differential Privacy: Insights into Quantum Computing Privacy [15.024190374248088]
微分プライバシー(DP)は量子領域、すなわち量子微分プライバシー(QDP)に拡張されている。
QDPは、プライバシ保護量子コンピューティングに対する最も有望なアプローチの1つになるかもしれない。
本稿では,QDPの各種実装とその性能を,DP設定下でのプライバシパラメータの観点から概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T08:40:30Z) - A unifying framework for differentially private quantum algorithms [0.0]
本稿では、近隣の量子状態の新規で一般的な定義を提案する。
この定義が量子符号化の基盤となる構造を捉えることを実証する。
また、入力状態のコピーを複数用意した代替設定についても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T17:44:03Z) - Hierarchical certification of nonclassical network correlations [50.32788626697182]
ネットワークに対して線形および非線形ベル様の不等式を導出する。
我々はこの仮定を挿入し、その結果が実験で証明できる結果に繋がる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T18:00:01Z) - Quantum Pufferfish Privacy: A Flexible Privacy Framework for Quantum Systems [19.332726520752846]
量子フグプライバシ(QPP)と呼ばれる量子システムのための多用途プライバシフレームワークを提案する。
古典的なフグのプライバシーにインスパイアされた私たちの定式化は、量子微分プライバシーの限界を一般化し対処します。
ここでは,QPPはダッタ・レディツキー情報スペクトルのばらつきの観点から等価に定式化可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T17:21:17Z) - A Framework for Demonstrating Practical Quantum Advantage: Racing
Quantum against Classical Generative Models [62.997667081978825]
生成モデルの一般化性能を評価するためのフレームワークを構築した。
古典的および量子生成モデル間の実用的量子優位性(PQA)に対する最初の比較レースを確立する。
以上の結果から,QCBMは,他の最先端の古典的生成モデルよりも,データ制限方式の方が効率的であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T22:48:28Z) - Revocable Cryptography from Learning with Errors [61.470151825577034]
我々は、量子力学の非閉鎖原理に基づいて、キー呼び出し機能を備えた暗号スキームを設計する。
我々は、シークレットキーが量子状態として表現されるスキームを、シークレットキーが一度ユーザから取り消されたら、それらが以前と同じ機能を実行する能力を持たないことを保証して検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-28T18:58:11Z) - Differential Privacy Amplification in Quantum and Quantum-inspired
Algorithms [0.6827423171182154]
量子および量子に着想を得たアルゴリズムに対するプライバシー境界の増幅を提供する。
古典的なデータセットの量子符号化で実行されるアルゴリズムは、差分プライバシーを増幅する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-07T18:55:20Z) - Quantum Differential Privacy: An Information Theory Perspective [2.9005223064604073]
本稿では,情報理論の枠組みにおける差分プライバシーを量子分岐として論じる。
このアプローチの主な利点は、差分プライバシーが計算の出力状態のみに基づいてプロパティとなることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T08:12:50Z) - Commitment capacity of classical-quantum channels [70.51146080031752]
古典的量子チャネルに対するコミットメント能力の様々な概念を定義する。
条件エントロピーの観点から上界と下界のマッチングを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T10:41:50Z) - Quantum Machine Learning with SQUID [64.53556573827525]
分類問題に対するハイブリッド量子古典アルゴリズムを探索するオープンソースフレームワークであるScaled QUantum IDentifier (SQUID)を提案する。
本稿では、一般的なMNISTデータセットから標準バイナリ分類問題にSQUIDを使用する例を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T21:34:11Z) - Quantum noise protects quantum classifiers against adversaries [120.08771960032033]
量子情報処理におけるノイズは、特に短期的な量子技術において、破壊的で避け難い特徴と見なされることが多い。
量子回路の非偏極雑音を利用して分類を行うことにより、敵に縛られるロバスト性を導出できることを示す。
これは、最も一般的な敵に対して使用できる最初の量子プロトコルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-20T17:56:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。