論文の概要: Bridging Quantum Computing and Differential Privacy: Insights into Quantum Computing Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09173v2
- Date: Mon, 22 Apr 2024 14:29:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 23:14:33.812129
- Title: Bridging Quantum Computing and Differential Privacy: Insights into Quantum Computing Privacy
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングと差分プライバシのブリッジ:量子コンピューティングプライバシに関する考察
- Authors: Yusheng Zhao, Hui Zhong, Xinyue Zhang, Yuqing Li, Chi Zhang, Miao Pan,
- Abstract要約: 量子微分プライバシー(QDP)は、プライバシを保存する量子コンピューティングへの最も有望な道の1つである。
本稿では,QDPの様々な実装手法と,DP設定下でのプライバシパラメータの性能について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.024190374248088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While quantum computing has a strong potential in data-driven fields, the privacy issue of sensitive or valuable information involved in the quantum algorithm should be considered. Differential privacy (DP), which is a fundamental privacy tool widely used in the classical scenario, has been extended to the quantum domain, i.e. quantum differential privacy (QDP). QDP may become one of the most promising avenues towards privacy-preserving quantum computing since it is not only compatible with the classical DP mechanisms but also achieves privacy protection by exploiting unavoidable quantum noise in noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. This paper provides an overview of the various implementation approaches of QDP and their performance of privacy parameters under the DP setting. Concretely speaking, we propose a taxonomy of QDP techniques, categorized the existing literature based on whether internal or external randomization is used as a source to achieve QDP and how these approaches are applied to each phase of the quantum algorithm. We also discuss challenges and future directions for QDP. By summarizing recent advancements, we hope to provide a comprehensive, up-to-date survey for researchers venturing into this field.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、データ駆動の分野で大きな可能性を秘めているが、量子アルゴリズムに関わる機密情報や貴重な情報のプライバシーの問題を考慮する必要がある。
古典的なシナリオで広く使われている基本的なプライバシツールである差分プライバシー(DP)は、量子ディファレンシャルプライバシ(QDP)と呼ばれる量子領域に拡張されている。
QDPは、従来のDPメカニズムと互換性があるだけでなく、ノイズの多い中規模量子(NISQ)デバイスで避けられない量子ノイズを利用してプライバシー保護を実現するため、プライバシ保存量子コンピューティングへの最も有望な道の1つである。
本稿では,QDPの様々な実装アプローチと,DP設定下でのプライバシパラメータの性能について概説する。
具体的には、QDP手法の分類法を提案し、内部あるいは外部のランダム化がQDPを実現するために使用されるか、量子アルゴリズムの各フェーズにどのように適用されるかに基づいて、既存の文献を分類した。
また,QDP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、包括的で最新の調査を提供したいと思っています。
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