論文の概要: Maximal $α$-Leakage for Quantum Privacy Mechanisms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14450v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 14:58:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 13:49:29.241845
- Title: Maximal $α$-Leakage for Quantum Privacy Mechanisms
- Title(参考訳): 量子プライバシーメカニズムのための最大$α$-Leakage
- Authors: Bo-Yu Yang, Hsuan Yu, Hao-Chung Cheng,
- Abstract要約: まず,相手の最大値である$alpha$-geinが,条件付きR'enyiエントロピーによって特徴づけられることを示す。
量子プライバシー機構に対する$alpha$-leakageと$alpha$-leakageは、測定された有本情報と測定されたR'enyiキャパシティによって決定されることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.259231344795781
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, maximal $\alpha$-leakage is introduced to quantify how much a quantum adversary can learn about any sensitive information of data upon observing its disturbed version via a quantum privacy mechanism. We first show that an adversary's maximal expected $\alpha$-gain using optimal measurement is characterized by measured conditional R\'enyi entropy. This can be viewed as a parametric generalization of K\"onig et al.'s famous guessing probability formula [IEEE Trans. Inf. Theory, 55(9), 2009]. Then, we prove that the $\alpha$-leakage and maximal $\alpha$-leakage for a quantum privacy mechanism are determined by measured Arimoto information and measured R\'enyi capacity, respectively. Various properties of maximal $\alpha$-leakage, such as data processing inequality and composition property are established as well. Moreover, we show that regularized $\alpha$-leakage and regularized maximal $\alpha$-leakage for identical and independent quantum privacy mechanisms coincide with $\alpha$-tilted sandwiched R\'enyi information and sandwiched R\'enyi capacity, respectively.
- Abstract(参考訳): この研究で最大$\alpha$-leakageを導入し、量子プライバシーメカニズムを通じて乱れたバージョンを観察することで、量子敵がデータの機密情報についてどれだけの量を学ぶことができるかを定量化する。
まず,最適測定値を用いた相手の最大値$\alpha$-geinが,条件付きR'enyiエントロピーによって特徴づけられることを示す。
これはK\"onig et al's famous guessing probability formula [IEEE Trans. Inf. Theory, 55(9), 2009] のパラメトリック一般化と見なすことができる。
次に,量子プライバシー機構の最大値である$\alpha$-leakageと$\alpha$-leakageは,それぞれ有本情報とR'enyiキャパシティによって決定されることを示す。
データ処理の不等式や組成特性など,最大$\alpha$-leakageの様々な特性が確立されている。
さらに、同一かつ独立な量子プライバシー機構のための正規化$\alpha$-leakageと正規化$\alpha$-leakageは、それぞれ$\alpha$-tilted sandwiched R\'enyi情報とサンドイッチR\enyiキャパシティに一致することを示す。
関連論文リスト
- Rényi divergence-based uniformity guarantees for $k$-universal hash functions [59.90381090395222]
普遍ハッシュ関数は、ソースの出力を有限アルファベット上のランダム文字列にマッピングする。
ミンエントロピーによって測定されるように、ほぼ均一なランダムビットを蒸留することが可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T19:37:35Z) - Deterministic identification over channels with finite output: a
dimensional perspective on superlinear rates [53.66705737169404]
有限出力であるが任意の入力アルファベットを持つメモリレスチャネルに対する一般性の問題を考える。
主な発見は、それによって特定可能なメッセージの最大数は、ブロック長が$n$の2R,nlog n$と超指数的にスケールすることです。
結果は、有限次元の出力量子系を持つ古典量子チャネルに直接一般化することが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T11:59:30Z) - Towards large-scale quantum optimization solvers with few qubits [59.63282173947468]
我々は、$m=mathcalO(nk)$バイナリ変数を$n$ qubitsだけを使って最適化するために、$k>1$で可変量子ソルバを導入する。
我々は,特定の量子ビット効率の符号化が,バレン高原の超ポリノミウム緩和を内蔵特徴としてもたらすことを解析的に証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T18:59:38Z) - Maximal Information Leakage from Quantum Encoding of Classical Data [9.244521717083696]
敵は古典的なデータを符号化する量子システムの状態の1つのコピーにアクセスすることができる。
情報漏洩の結果として得られる尺度は、古典データの関数を正確に推測する確率の乗法的増加である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-24T05:16:02Z) - Exponentially improved efficient machine learning for quantum many-body states with provable guarantees [0.0]
量子多体状態とその性質をモデル非依存の応用で効率的に学習するための理論的保証を提供する。
本結果は,量子多体状態とその特性をモデル非依存の応用で効率的に学習するための理論的保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T02:22:36Z) - Large $N$ Matrix Quantum Mechanics as a Quantum Memory [7.667124030138028]
我々は,大容量のN$行列量子力学モデルを用いて,熱雑音に頑健な量子メモリを構築する可能性について検討した。
その結果,ガウイングの効果をエネルギーペナルティを用いて模倣し,メモリタイムに同様の結果を与えることができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T19:01:04Z) - High Probability Bounds for a Class of Nonconvex Algorithms with AdaGrad
Stepsize [55.0090961425708]
本研究では,AdaGradのスムーズな非確率問題に対する簡易な高確率解析法を提案する。
我々はモジュラーな方法で解析を行い、決定論的設定において相補的な$mathcal O (1 / TT)$収束率を得る。
我々の知る限りでは、これは真に適応的なスキームを持つAdaGradにとって初めての高い確率である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-06T13:50:33Z) - Optimal Second-Order Rates for Quantum Soft Covering and Privacy
Amplification [19.624719072006936]
量子側情報に対する量子ソフト被覆とプライバシー増幅について検討する。
どちらのタスクも、トレース距離を用いて処理された状態と理想的なターゲット状態の近接度を測定する。
この結果から, 微量距離が指数以下の速度で消失した場合の最適速度である, 中程度の偏差状態にまで拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-23T16:02:31Z) - Tight Exponential Analysis for Smoothing the Max-Relative Entropy and
for Quantum Privacy Amplification [56.61325554836984]
最大相対エントロピーとその滑らかなバージョンは、量子情報理論の基本的な道具である。
我々は、精製された距離に基づいて最大相対エントロピーを滑らかにする量子状態の小さな変化の崩壊の正確な指数を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T16:35:41Z) - Nonlocal realism tests and quantum state tomography in Sagnac-based
type-II polarization-entanglement SPDC-source [0.0]
我々は,ベル状態に近い強靭,超高輝度,位相安定な偏光絡み状態を実験的に作成した。
我々はS=2.78 pm 0.01 $という非常に信頼性が高く、非常に強いベル違反を得た。
サニャック構成は、高濃度の絡み合い源に双方向の結晶ポンプの歩留まりを与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T17:12:17Z) - Quantum Differentially Private Sparse Regression Learning [132.1981461292324]
我々は、スパース回帰問題を解くために、効率的な量子微分プライベート(QDP)ラッソ推定器を考案する。
最後に、QDP Lasso はプライバシー保証付きで $tildeO(N-2/3)$ に近い最適ユーティリティを実現していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-23T10:50:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。