論文の概要: Bridging Quantum Computing and Differential Privacy: Insights into Quantum Computing Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09173v3
• Date: Wed, 14 Aug 2024 09:05:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 18:06:42.065609
• 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: 微分プライバシー(DP)は量子領域、すなわち量子微分プライバシー(QDP)に拡張されている。 QDPは、プライバシ保護量子コンピューティングに対する最も有望なアプローチの1つになるかもしれない。 本稿では,QDPの各種実装とその性能を,DP設定下でのプライバシパラメータの観点から概説する。
• 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 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 approaches toward privacy-preserving quantum computing since it is not only compatible with 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 implementations of QDP and their performance in terms of privacy parameters under the DP setting. Specifically, we propose a taxonomy of QDP techniques, categorizing the literature on whether internal or external randomization is used as a source to achieve QDP and how these implementations 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 review 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プライバシーツールである微分プライバシー(DP)は量子ドメイン、すなわち量子微分プライバシー(QDP)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、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスで避けられない量子ノイズを利用することで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に対する最も有望なアプローチの1つである。 本稿では,QDPの各種実装とその性能を,DP設定下でのプライバシパラメータの観点から概説する。 具体的には、QDP手法の分類法を提案し、内部ランダム化と外部ランダム化が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という文献を分類する。 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、包括的で最新のレビューを提供したいと思っています。

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