論文の概要: Radio Signal Classification by Adversarially Robust Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07821v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 01:11:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 17:10:40.957416
• Title: Radio Signal Classification by Adversarially Robust Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 逆ロバスト量子機械学習による無線信号の分類
• Authors: Yanqiu Wu, Eromanga Adermann, Chandra Thapa, Seyit Camtepe, Hajime Suzuki and Muhammad Usman
• Abstract要約: この研究は、QVCを無線信号分類に適用し、様々な敵攻撃に対するロバスト性を研究する。 また、無線信号データを効率的に符号化するための近似振幅符号化(AAE)手法の新たな適用法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.892401165756214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radio signal classification plays a pivotal role in identifying the modulation scheme used in received radio signals, which is essential for demodulation and proper interpretation of the transmitted information. Researchers have underscored the high susceptibility of ML algorithms for radio signal classification to adversarial attacks. Such vulnerability could result in severe consequences, including misinterpretation of critical messages, interception of classified information, or disruption of communication channels. Recent advancements in quantum computing have revolutionized theories and implementations of computation, bringing the unprecedented development of Quantum Machine Learning (QML). It is shown that quantum variational classifiers (QVCs) provide notably enhanced robustness against classical adversarial attacks in image classification. However, no research has yet explored whether QML can similarly mitigate adversarial threats in the context of radio signal classification. This work applies QVCs to radio signal classification and studies their robustness to various adversarial attacks. We also propose the novel application of the approximate amplitude encoding (AAE) technique to encode radio signal data efficiently. Our extensive simulation results present that attacks generated on QVCs transfer well to CNN models, indicating that these adversarial examples can fool neural networks that they are not explicitly designed to attack. However, the converse is not true. QVCs primarily resist the attacks generated on CNNs. Overall, with comprehensive simulations, our results shed new light on the growing field of QML by bridging knowledge gaps in QAML in radio signal classification and uncovering the advantages of applying QML methods in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 無線信号の分類は、送信された情報の復調と適切な解釈に不可欠である受信無線信号の変調方式を特定する上で重要な役割を担っている。 研究者らは、対向攻撃に対する電波信号分類のためのmlアルゴリズムの高感受性を強調している。 このような脆弱性は、クリティカルメッセージの誤解、機密情報の傍受、通信チャネルの破壊など、深刻な結果をもたらす可能性がある。 量子コンピューティングの最近の進歩は理論と計算の実装に革命をもたらし、量子機械学習(QML)の先例のない発展をもたらした。 量子変分分類器 (QVC) は, 画像分類における古典的逆数攻撃に対して, 顕著に強靭性を示す。 しかし、QMLが無線信号分類の文脈で同様に敵の脅威を軽減することができるかどうかはまだ研究されていない。 この研究は、QVCを無線信号分類に適用し、様々な敵攻撃に対するロバスト性を研究する。 また,無線信号データを効率的に符号化するための近似振幅符号化(aae)手法の新たな応用を提案する。 シミュレーションの結果,QVCが生成した攻撃はCNNモデルによく対応し,攻撃対象に設計されていないニューラルネットワークを騙すことが示唆された。 しかし、その逆は真実ではない。 QVCは主にCNNで生成された攻撃に抵抗する。 総合シミュレーションでは,無線信号分類におけるQAMLの知識ギャップを埋めるとともに,QML手法を実用化するメリットを明らかにすることで,QMLの育成分野に新たな光を当てた。

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