論文の概要: Harnessing Inherent Noises for Privacy Preservation in Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11126v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 11:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 20:18:19.349403
• Title: Harnessing Inherent Noises for Privacy Preservation in Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習におけるプライバシー保護のための固有ノイズの活用
• Authors: Keyi Ju, Xiaoqi Qin, Hui Zhong, Xinyue Zhang, Miao Pan, Baoling Liu
• Abstract要約: 我々は,量子機械学習におけるデータプライバシ保護に固有の量子ノイズを活用することを提案する。 特に、ノイズ中規模量子(NISQ)デバイスを考えると、避けられないショットノイズと非コヒーレントノイズを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.45148186874482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing revolutionizes the way of solving complex problems and handling vast datasets, which shows great potential to accelerate the machine learning process. However, data leakage in quantum machine learning (QML) may present privacy risks. Although differential privacy (DP), which protects privacy through the injection of artificial noise, is a well-established approach, its application in the QML domain remains under-explored. In this paper, we propose to harness inherent quantum noises to protect data privacy in QML. Especially, considering the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices, we leverage the unavoidable shot noise and incoherent noise in quantum computing to preserve the privacy of QML models for binary classification. We mathematically analyze that the gradient of quantum circuit parameters in QML satisfies a Gaussian distribution, and derive the upper and lower bounds on its variance, which can potentially provide the DP guarantee. Through simulations, we show that a target privacy protection level can be achieved by running the quantum circuit a different number of times.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは複雑な問題を解決する方法に革命をもたらし、膨大なデータセットを扱う。 しかし、量子機械学習(QML)におけるデータ漏洩は、プライバシー上のリスクをもたらす可能性がある。 人工ノイズを注入することでプライバシーを保護する差分プライバシー(DP)は、確立されたアプローチであるが、QMLドメインでのその応用は未検討のままである。 本稿では,QMLにおけるデータプライバシ保護に固有の量子ノイズを活用することを提案する。 特に、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイスを考えると、量子コンピューティングにおける避けられないショットノイズと非コヒーレントノイズを利用して、バイナリ分類のためのQMLモデルのプライバシを保存する。 我々はQMLにおける量子回路パラメータの勾配がガウス分布を満たすことを数学的に解析し、その分散の上下境界を導出し、DP保証を提供する可能性がある。 シミュレーションにより,量子回路を複数回動作させることで,ターゲットのプライバシ保護レベルを実現できることを示す。

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