論文の概要: QuantumLeak: Stealing Quantum Neural Networks from Cloud-based NISQ Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10790v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 03:42:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 21:45:00.597728
• Title: QuantumLeak: Stealing Quantum Neural Networks from Cloud-based NISQ Machines
• Title（参考訳）: QuantumLeak: クラウドベースのNISQマシンによる量子ニューラルネットワークのステアリング
• Authors: Zhenxiao Fu, Min Yang, Cheng Chu, Yilun Xu, Gang Huang, Fan Chen,
• Abstract要約: 変分量子回路(VQC)は量子ニューラルネットワーク(QNN)を実装する強力なツールとなっている よく訓練されたVQCは、クラウドベースのNoisy Intermediate Scale Quantum (NISQ)コンピュータでホストされる貴重な知的資産として機能する。 我々は,クラウドベースのNISQマシンからのQNNモデル抽出手法であるQuantumLeakを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.379144412885775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum circuits (VQCs) have become a powerful tool for implementing Quantum Neural Networks (QNNs), addressing a wide range of complex problems. Well-trained VQCs serve as valuable intellectual assets hosted on cloud-based Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) computers, making them susceptible to malicious VQC stealing attacks. However, traditional model extraction techniques designed for classical machine learning models encounter challenges when applied to NISQ computers due to significant noise in current devices. In this paper, we introduce QuantumLeak, an effective and accurate QNN model extraction technique from cloud-based NISQ machines. Compared to existing classical model stealing techniques, QuantumLeak improves local VQC accuracy by 4.99\%$\sim$7.35\% across diverse datasets and VQC architectures.
• Abstract（参考訳）: 変分量子回路(VQC)は量子ニューラルネットワーク(QNN)を実装する強力なツールとなり、様々な複雑な問題に対処している。 よく訓練されたVQCは、クラウドベースのNoisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) コンピュータ上にホストされる貴重な知的資産として機能し、悪意のあるVQC盗難攻撃を受けやすい。 しかし、古典的な機械学習モデルのために設計された従来のモデル抽出技術は、現在の装置のノイズが大きいため、NISQコンピュータに適用する際の課題に直面する。 本稿では,クラウドベースのNISQマシンからのQNNモデル抽出手法であるQuantumLeakを紹介する。 既存の古典的モデルステルス技術と比較して、QuantumLeakはローカルVQCの精度を4.99\%$\sim$7.35\%改善している。

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