論文の概要: Prospects of Privacy Advantage in Quantum Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08801v2
- Date: Wed, 15 May 2024 17:46:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 12:36:16.315746
- Title: Prospects of Privacy Advantage in Quantum Machine Learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習におけるプライバシ・アドバンテージの展望
- Authors: Jamie Heredge, Niraj Kumar, Dylan Herman, Shouvanik Chakrabarti, Romina Yalovetzky, Shree Hari Sureshbabu, Changhao Li, Marco Pistoia,
- Abstract要約: 本研究の動機は,古典モデルの勾配から入力データを復元することに成功したことにある。
プライバシの脆弱性を決定する上で,VQCアンサッツのリー代数(DLA)が果たす重要な役割を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7592122147132767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ensuring data privacy in machine learning models is critical, particularly in distributed settings where model gradients are typically shared among multiple parties to allow collaborative learning. Motivated by the increasing success of recovering input data from the gradients of classical models, this study addresses a central question: How hard is it to recover the input data from the gradients of quantum machine learning models? Focusing on variational quantum circuits (VQC) as learning models, we uncover the crucial role played by the dynamical Lie algebra (DLA) of the VQC ansatz in determining privacy vulnerabilities. While the DLA has previously been linked to the classical simulatability and trainability of VQC models, this work, for the first time, establishes its connection to the privacy of VQC models. In particular, we show that properties conducive to the trainability of VQCs, such as a polynomial-sized DLA, also facilitate the extraction of detailed snapshots of the input. We term this a weak privacy breach, as the snapshots enable training VQC models for distinct learning tasks without direct access to the original input. Further, we investigate the conditions for a strong privacy breach where the original input data can be recovered from these snapshots by classical or quantum-assisted polynomial time methods. We establish conditions on the encoding map such as classical simulatability, overlap with DLA basis, and its Fourier frequency characteristics that enable such a privacy breach of VQC models. Our findings thus play a crucial role in detailing the prospects of quantum privacy advantage by guiding the requirements for designing quantum machine learning models that balance trainability with robust privacy protection.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルにおけるデータのプライバシの確保は、特に、複数のパーティ間でモデル勾配が共有される分散環境では、特に重要である。
この研究は、古典モデルの勾配から入力データを復元する成功の増加に動機付けられ、中心的な疑問に対処する: 量子機械学習モデルの勾配から入力データを回復するのは、どのくらい難しいか?
学習モデルとして変分量子回路(VQC)に着目し,VQCアンサッツの動的リー代数(DLA)がもたらす重要な役割を明らかにする。
DLAは以前、VQCモデルの古典的なシミュラビリティとトレーニング容易性に関連付けられていたが、この研究は初めて、VQCモデルのプライバシへの接続を確立した。
特に,多項式サイズのDLAのようなVQCのトレーニング性に寄与する特性は,入力の詳細なスナップショットの抽出にも有効であることを示す。
スナップショットは、オリジナルの入力に直接アクセスすることなく、異なる学習タスクのためのVQCモデルのトレーニングを可能にします。
さらに、これらのスナップショットから元の入力データを復元できる強力なプライバシー侵害の条件を、古典的あるいは量子的多項式時間法により検討する。
我々は、古典的シミュラビリティやDLAベースとの重なり合い、VQCモデルのプライバシー侵害を可能にするフーリエ周波数特性などの符号化マップ上の条件を確立する。
これにより、トレーニング可能性と堅牢なプライバシ保護のバランスをとる量子機械学習モデルを設計するための要件を導くことで、量子プライバシーの優位性の可能性の詳細化に重要な役割を果たします。
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