論文の概要: PristiQ: A Co-Design Framework for Preserving Data Security of Quantum Learning in the Cloud
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13475v1
- Date: Sat, 20 Apr 2024 22:03:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 18:50:40.709126
- Title: PristiQ: A Co-Design Framework for Preserving Data Security of Quantum Learning in the Cloud
- Title（参考訳）: PristiQ: クラウドにおける量子学習のデータセキュリティを維持するための共同設計フレームワーク
- Authors: Zhepeng Wang, Yi Sheng, Nirajan Koirala, Kanad Basu, Taeho Jung, Cheng-Chang Lu, Weiwen Jiang,
- Abstract要約: クラウドコンピューティングは量子機械学習(QML)においてデータ漏洩のリスクが高い
本稿では,QMLのデータセキュリティをQパラダイム,すなわちPristiQで保護するための協調設計フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.87660609586004
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Benefiting from cloud computing, today's early-stage quantum computers can be remotely accessed via the cloud services, known as Quantum-as-a-Service (QaaS). However, it poses a high risk of data leakage in quantum machine learning (QML). To run a QML model with QaaS, users need to locally compile their quantum circuits including the subcircuit of data encoding first and then send the compiled circuit to the QaaS provider for execution. If the QaaS provider is untrustworthy, the subcircuit to encode the raw data can be easily stolen. Therefore, we propose a co-design framework for preserving the data security of QML with the QaaS paradigm, namely PristiQ. By introducing an encryption subcircuit with extra secure qubits associated with a user-defined security key, the security of data can be greatly enhanced. And an automatic search algorithm is proposed to optimize the model to maintain its performance on the encrypted quantum data. Experimental results on simulation and the actual IBM quantum computer both prove the ability of PristiQ to provide high security for the quantum data while maintaining the model performance in QML.
- Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティングの恩恵を受け、今日のアーリーステージの量子コンピュータは、Quantum-as-a-Service(QaaS)として知られるクラウドサービスを介してリモートでアクセスすることができる。
しかし、量子機械学習(QML)では、データ漏洩のリスクが高い。
QaaSでQMLモデルを実行するには、まずデータのサブ回路を含む量子回路をローカルにコンパイルし、次にコンパイルされた回路をQaaSプロバイダに送信して実行する必要がある。
QaaSプロバイダが信頼できない場合、生データをエンコードするサブ回路を簡単に盗むことができる。
そこで本稿では,QMLのデータセキュリティをQaaSパラダイム,すなわちPristiQで保護するための協調設計フレームワークを提案する。
ユーザ定義のセキュリティキーに付随するセキュアなキュービットを持つ暗号化サブ回路を導入することにより、データのセキュリティを大幅に向上することができる。
また,暗号化された量子データ上での性能を維持するために,自動探索アルゴリズムを提案する。
シミュレーションと実際のIBM量子コンピュータの実験結果はどちらも、QMLのモデル性能を維持しながら、量子データに対して高いセキュリティを提供するPristiQの能力を証明するものである。
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