論文の概要: Stealthy SWAPs: Adversarial SWAP Injection in Multi-Tenant Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17426v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 14:31:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 19:59:07.002989
• Title: Stealthy SWAPs: Adversarial SWAP Injection in Multi-Tenant Quantum Computing
• Title（参考訳）: 定常SWAP:マルチテナント量子コンピューティングにおける逆SWAP注入
• Authors: Suryansh Upadhyay and Swaroop Ghosh
• Abstract要約: 効率的なハードウェア利用のための潜在的なソリューションとしてマルチテナントコンピューティング(MTC)が登場している。 本稿では,超伝導量子ハードウェアにおける MTC の脅威,すなわち MTC のコンパイル中の被害者プログラムにおける SWAP ゲートインジェクションを提案する。 SWAPオーバーヘッドでは,最大55%,中央値25%の上昇が報告されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.77390041716769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum computing (QC) holds tremendous promise in revolutionizing problem-solving across various domains. It has been suggested in literature that 50+ qubits are sufficient to achieve quantum advantage (i.e., to surpass supercomputers in solving certain class of optimization problems).The hardware size of existing Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computers have been ever increasing over the years. Therefore, Multi-tenant computing (MTC) has emerged as a potential solution for efficient hardware utilization, enabling shared resource access among multiple quantum programs. However, MTC can also bring new security concerns. This paper proposes one such threat for MTC in superconducting quantum hardware i.e., adversarial SWAP gate injection in victims program during compilation for MTC. We present a representative scheduler designed for optimal resource allocation. To demonstrate the impact of this attack model, we conduct a detailed case study using a sample scheduler. Exhaustive experiments on circuits with varying depths and qubits offer valuable insights into the repercussions of these attacks. We report a max of approximately 55 percent and a median increase of approximately 25 percent in SWAP overhead. As a countermeasure, we also propose a sample machine learning model for detecting any abnormal user behavior and priority adjustment.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング(QC)は、様々な領域にまたがる問題解決に革命をもたらす。 文献では、50以上の量子ビットは量子アドバンテージを達成するのに十分であると示唆されている(例えば、あるクラスの最適化問題を解く際にスーパーコンピュータを超える)。 既存のNoisy Intermediate-Scale Quantum(NISQ)コンピュータのハードウェアサイズは、長年にわたって増加してきた。 したがって、マルチテナントコンピューティング(MTC)は効率的なハードウェア利用のための潜在的なソリューションとして登場し、複数の量子プログラム間で共有リソースアクセスを可能にしている。 しかし、mtcは新たなセキュリティ上の懸念も持ち込むことができる。 本稿では,超伝導量子ハードウェアにおける MTC の脅威,すなわち MTC のコンパイル中の被害者プログラムにおける SWAP ゲートインジェクションを提案する。 最適な資源割り当てのために設計された代表スケジューラを提案する。 この攻撃モデルの効果を示すために,サンプルスケジューラを用いた詳細な事例研究を行った。 様々な深さと量子ビットを持つ回路の掘削実験は、これらの攻撃の衝撃に対する貴重な洞察を与える。 SWAPオーバーヘッドでは,最大55%,中央値25%の上昇が報告されている。 また,その対策として,異常なユーザ行動や優先度調整を検出する機械学習モデルを提案する。

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