論文の概要: Bridging Quantum Computing and Differential Privacy: A Survey on Quantum Computing Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09173v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 08:40:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 21:26:58.533548
• Title: Bridging Quantum Computing and Differential Privacy: A Survey on Quantum Computing Privacy
• Title（参考訳）: ブリッジング量子コンピューティングと微分プライバシ:量子コンピューティングプライバシに関する調査
• Authors: Yusheng Zhao, Hui Zhong, Xinyue Zhang, Chi Zhang, Miao Pan,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは暗号、サイバーセキュリティ、薬物発見などの分野で大きな注目を集めている。 量子コンピューティングは通常、センシティブなデータセットを必要とするため、プライバシー侵害は重要な懸念事項となっている。 微分プライバシ(DP)は古典コンピューティングにおいて有望なプライバシ保護手法であり、近年量子ドメインに拡張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.385816063493529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing has attracted significant attention in areas such as cryptography, cybersecurity, and drug discovery. Due to the advantage of parallel processing, quantum computing can speed up the response to complex challenges and the processing of large-scale datasets. However, since quantum computing usually requires sensitive datasets, privacy breaches have become a vital concern. Differential privacy (DP) is a promising privacy-preserving method in classical computing and has been extended to the quantum domain in recent years. In this survey, we categorize the existing literature based on whether internal inherent noise or external artificial noise is used as a source to achieve DP in quantum computing. We explore how these approaches are applied at different stages of a quantum algorithm (i.e., state preparation, quantum circuit, and quantum measurement). We also discuss challenges and future directions for DP in quantum computing. By summarizing recent advancements, we hope to provide a comprehensive, up-to-date overview for researchers venturing into this field.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは暗号、サイバーセキュリティ、薬物発見などの分野で大きな注目を集めている。 並列処理の利点により、量子コンピューティングは複雑な課題への応答と大規模データセットの処理を高速化することができる。 しかし、量子コンピューティングは通常、センシティブなデータセットを必要とするため、プライバシー侵害は重要な懸念事項となっている。 微分プライバシ(DP)は古典コンピューティングにおいて有望なプライバシ保護手法であり、近年量子ドメインに拡張されている。 本研究では、量子コンピューティングにおけるDPを実現するために、内部固有ノイズと外部人工ノイズをソースとして使用するかに基づいて、既存の文献を分類する。 量子アルゴリズム(状態準備、量子回路、量子計測)の異なる段階でこれらのアプローチがどのように適用されるかを検討する。 量子コンピューティングにおけるDPの課題と今後の方向性についても論じる。 近年の進歩を要約することで、この分野を探求する研究者に対して、包括的で最新の概要を提供したいと思っています。

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