論文の概要: Predominant Aspects on Security for Quantum Machine Learning: Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07774v3
- Date: Sun, 28 Jul 2024 11:03:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 00:16:53.107758
- Title: Predominant Aspects on Security for Quantum Machine Learning: Literature Review
- Title（参考訳）: 量子機械学習におけるセキュリティの優位性:文献レビュー
- Authors: Nicola Franco, Alona Sakhnenko, Leon Stolpmann, Daniel Thuerck, Fabian Petsch, Annika Rüll, Jeanette Miriam Lorenz,
- Abstract要約: 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の有望な交わりとして登場した。
本稿では,セキュリティ上の懸念と強みがQMLとどのように結びついているのかを,系統的な文献レビューを用いて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum Machine Learning (QML) has emerged as a promising intersection of quantum computing and classical machine learning, anticipated to drive breakthroughs in computational tasks. This paper discusses the question which security concerns and strengths are connected to QML by means of a systematic literature review. We categorize and review the security of QML models, their vulnerabilities inherent to quantum architectures, and the mitigation strategies proposed. The survey reveals that while QML possesses unique strengths, it also introduces novel attack vectors not seen in classical systems. We point out specific risks, such as cross-talk in superconducting systems and forced repeated shuttle operations in ion-trap systems, which threaten QML's reliability. However, approaches like adversarial training, quantum noise exploitation, and quantum differential privacy have shown potential in enhancing QML robustness. Our review discuss the need for continued and rigorous research to ensure the secure deployment of QML in real-world applications. This work serves as a foundational reference for researchers and practitioners aiming to navigate the security aspects of QML.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、計算タスクにおけるブレークスルーの促進を期待して、量子コンピューティングと古典的な機械学習の有望な交差点として登場した。
本稿では,セキュリティ上の懸念と強みがQMLとどのように結びついているのかを,系統的な文献レビューを用いて論じる。
我々は、QMLモデルのセキュリティ、量子アーキテクチャ固有の脆弱性、提案された緩和戦略を分類し、レビューする。
調査によると、QMLは独特な強みを持っているが、古典的なシステムでは見られない新しい攻撃ベクトルも導入されている。
超伝導系のクロストークや、QMLの信頼性を脅かすイオントラップ系の繰り返しシャトル運転など、特定のリスクを指摘した。
しかし、敵対的なトレーニング、量子ノイズの搾取、量子微分プライバシーといったアプローチは、QMLの堅牢性を高める可能性を示している。
本論では,QMLを現実世界のアプリケーションにセキュアに展開するための,継続的な厳密な研究の必要性について論じる。
この研究は、QMLのセキュリティ面をナビゲートすることを目的とした研究者や実践者にとって、基礎的な参考となる。
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