論文の概要: Demonstrating Quantum Homomorphic Encryption Through Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16247v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 00:47:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 16:22:56.134330
- Title: Demonstrating Quantum Homomorphic Encryption Through Simulation
- Title(参考訳): シミュレーションによる量子同型暗号化の実証
- Authors: Sohrab Ganjian, Connor Paddock, Anne Broadbent,
- Abstract要約: 量子ホモモルフィック暗号化(QHE)は、クライアントがアップロードしたプライベートデータに対する量子クラウドサーバの計算を可能にする。
我々は,Broadbent と Jeffery の "EPR" スキームに従って,QHE の概念実証ソフトウェアシミュレーションを行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0650780147044159
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Quantum homomorphic encryption (QHE), allows a quantum cloud server to compute on private data as uploaded by a client. We provide a proof-of-concept software simulation for QHE, according to the "EPR" scheme of Broadbent and Jeffery, for universal quantum circuits. We demonstrate the near-term viability of this scheme and provide verification that the additional cost of homomorphic circuit evaluation is minor when compared to the simulation cost of the quantum operations. Our simulation toolkit is an open-source Python implementation, that serves as a step towards further hardware applications of quantum homomorphic encryption between networked quantum devices.
- Abstract(参考訳): 量子ホモモルフィック暗号化(QHE)は、クライアントがアップロードしたプライベートデータに対する量子クラウドサーバの計算を可能にする。
普遍量子回路におけるBroadbent と Jeffery の "EPR" スキームに従って,QHE の概念実証ソフトウェアシミュレーションを行う。
本手法の短期可能性を示し、量子演算のシミュレーションコストと比較して、同型回路評価の付加コストが小さすぎることを検証した。
我々のシミュレーションツールキットはオープンソースのPython実装であり、ネットワーク化された量子デバイス間の量子準同型暗号化のさらなるハードウェア応用へのステップとなる。
関連論文リスト
- Delegated variational quantum algorithms based on quantum homomorphic
encryption [69.50567607858659]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子デバイス上で量子アドバンテージを達成するための最も有望な候補の1つである。
クライアントのプライベートデータは、そのような量子クラウドモデルで量子サーバにリークされる可能性がある。
量子サーバが暗号化データを計算するための新しい量子ホモモルフィック暗号(QHE)スキームが構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-25T07:00:13Z) - Simulation of Networked Quantum Computing on Encrypted Data [0.0]
暗号技術は、量子コンピューティングパワーの安全な遠隔利用のために開発されなければならない。
シミュレーションプラットフォームLIQ$Ui|rangle上で古典的にテストされた,そのようなプロトコルのシミュレーションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-25T20:02:53Z) - Simulation of Entanglement Generation between Absorptive Quantum
Memories [56.24769206561207]
我々は、QUantum Network Communication (SeQUeNCe) のオープンソースシミュレータを用いて、2つの原子周波数コム(AFC)吸収量子メモリ間の絡み合いの発生をシミュレートする。
本研究は,SeQUeNCe における truncated Fock 空間内の光量子状態の表現を実現する。
本研究では,SPDC音源の平均光子数と,平均光子数とメモリモード数の両方で異なる絡み合い発生率を観測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-17T05:51:17Z) - Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。
本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-30T12:19:27Z) - Tensor Network Quantum Virtual Machine for Simulating Quantum Circuits
at Exascale [57.84751206630535]
本稿では,E-scale ACCelerator(XACC)フレームワークにおける量子回路シミュレーションバックエンドとして機能する量子仮想マシン(TNQVM)の近代化版を提案する。
新バージョンは汎用的でスケーラブルなネットワーク処理ライブラリであるExaTNをベースにしており、複数の量子回路シミュレータを提供している。
ポータブルなXACC量子プロセッサとスケーラブルなExaTNバックエンドを組み合わせることで、ラップトップから将来のエクサスケールプラットフォームにスケール可能なエンドツーエンドの仮想開発環境を導入します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-21T13:26:42Z) - Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。
適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-09T13:48:00Z) - Quantum Ciphertext Dimension Reduction Scheme for Homomorphic Encrypted
Data [4.825895794318393]
量子主成分抽出アルゴリズム(QPCE)の提案
量子同型暗号文次元削減スキーム(QHEDR)
量子雲に実装された量子暗号文次元削減スキーム
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-19T07:16:22Z) - SeQUeNCe: A Customizable Discrete-Event Simulator of Quantum Networks [53.56179714852967]
この研究は、包括的でカスタマイズ可能な量子ネットワークシミュレータであるSeQUeNCeを開発した。
本研究では,9つのルータに量子メモリを具備したフォトニック量子ネットワークをシミュレートし,SeQUeNCeの利用を実証する。
オープンソースツールとしてSeQUeNCeをリリースしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-25T01:52:15Z) - Anti-Forging Quantum Data: Cryptographic Verification of Quantum
Computational Power [1.9737117321211988]
量子コンピューティングは、インターネットを通じて量子コンピューティングのパワーを体験するための人気のモデルとして生まれつつある。
ユーザは、サーバから送信される出力文字列が本当に量子ハードウェアからのものであることを、どうやって確認できますか?
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T14:28:14Z)
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。