論文の概要: QuanTest: Entanglement-Guided Testing of Quantum Neural Network Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12950v2
• Date: Mon, 26 Aug 2024 08:02:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 00:16:18.595062
• Title: QuanTest: Entanglement-Guided Testing of Quantum Neural Network Systems
• Title（参考訳）: QuanTest: 量子ニューラルネットワークシステムの絡み合い誘導テスト
• Authors: Jinjing Shi, Zimeng Xiao, Heyuan Shi, Yu Jiang, Xuelong Li,
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、ディープラーニング(DL)原理と量子力学の基本理論を組み合わせて、量子加速による機械学習タスクを実現する。 QNNシステムは従来の量子ソフトウェアと古典的なDLシステムとは大きく異なり、QNNテストにとって重要な課題となっている。 QNNシステムにおける潜在的誤動作を明らかにするために,量子絡み合い誘導型対向テストフレームワークであるQuanTestを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.18451374144537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Neural Network (QNN) combines the Deep Learning (DL) principle with the fundamental theory of quantum mechanics to achieve machine learning tasks with quantum acceleration. Recently, QNN systems have been found to manifest robustness issues similar to classical DL systems. There is an urgent need for ways to test their correctness and security. However, QNN systems differ significantly from traditional quantum software and classical DL systems, posing critical challenges for QNN testing. These challenges include the inapplicability of traditional quantum software testing methods to QNN systems due to differences in programming paradigms and decision logic representations, the dependence of quantum test sample generation on perturbation operators, and the absence of effective information in quantum neurons. In this paper, we propose QuanTest, a quantum entanglement-guided adversarial testing framework to uncover potential erroneous behaviors in QNN systems. We design a quantum entanglement adequacy criterion to quantify the entanglement acquired by the input quantum states from the QNN system, along with two similarity metrics to measure the proximity of generated quantum adversarial examples to the original inputs. Subsequently, QuanTest formulates the problem of generating test inputs that maximize the quantum entanglement adequacy and capture incorrect behaviors of the QNN system as a joint optimization problem and solves it in a gradient-based manner to generate quantum adversarial examples. results demonstrate that QuanTest possesses the capability to capture erroneous behaviors in QNN systems. The entanglement-guided approach proves effective in adversarial testing, generating more adversarial examples.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、ディープラーニング(DL)原理と量子力学の基本理論を組み合わせて、量子加速による機械学習タスクを実現する。 近年,QNNシステムでは,従来のDLシステムと同様の堅牢性の問題が報告されている。 彼らの正しさとセキュリティをテストする方法が緊急に必要である。 しかし、QNNシステムは従来の量子ソフトウェアと古典的なDLシステムとは大きく異なり、QNNテストにとって重要な課題となっている。 これらの課題には、プログラミングパラダイムと決定論理表現の違い、摂動演算子に対する量子テストサンプル生成の依存性、量子ニューロンにおける効果的な情報の欠如など、従来の量子ソフトウェアテスト手法をQNNシステムに適用できないことが含まれる。 本稿では,QNNシステムにおける潜在的誤動作を明らかにするために,量子絡み合い誘導型対角テストフレームワークQuanTestを提案する。 我々は、QNNシステムから入力量子状態が取得した絡み合いを定量化するために、量子絡み合い度基準を設計し、2つの類似度指標を用いて、生成した量子逆数例と元の入力との近接度を測定する。 その後、QuanTestは量子エンタングルメントの精度を最大化し、QNNシステムの誤った振る舞いを共同最適化問題として捉えるテスト入力を生成する問題を定式化し、量子逆例を生成するために勾配に基づく方法で解決する。 その結果,QuanTestはQNNシステム内の誤動作をキャプチャする能力を持っていることがわかった。 絡み合い誘導のアプローチは、敵の試験に有効であることを証明し、より敵対的な例を生成する。

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