論文の概要: RobQuNNs: A Methodology for Robust Quanvolutional Neural Networks against Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03875v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 12:13:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 18:12:58.445118
• Title: RobQuNNs: A Methodology for Robust Quanvolutional Neural Networks against Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: RobQuNNs: 敵対的攻撃に対するロバストな準進化的ニューラルネットワークの方法論
• Authors: Walid El Maouaki, Alberto Marchisio, Taoufik Said, Muhammad Shafique, Mohamed Bennai,
• Abstract要約: Quanvolutional Neural Networks (QuNN) は量子層と古典層を統合している。 本研究は,QuNNの敵攻撃に対する堅牢性を高める新しい手法であるRobQuNNを紹介する。 その結果、QuNNはMNISTデータセットの古典的ネットワークに比べて最大60%高いロバスト性を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9554540293311864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in quantum computing have led to the emergence of hybrid quantum neural networks, such as Quanvolutional Neural Networks (QuNNs), which integrate quantum and classical layers. While the susceptibility of classical neural networks to adversarial attacks is well-documented, the impact on QuNNs remains less understood. This study introduces RobQuNN, a new methodology to enhance the robustness of QuNNs against adversarial attacks, utilizing quantum circuit expressibility and entanglement capability alongside different adversarial strategies. Additionally, the study investigates the transferability of adversarial examples between classical and quantum models using RobQuNN, enhancing our understanding of cross-model vulnerabilities and pointing to new directions in quantum cybersecurity. The findings reveal that QuNNs exhibit up to 60\% higher robustness compared to classical networks for the MNIST dataset, particularly at low levels of perturbation. This underscores the potential of quantum approaches in improving security defenses. In addition, RobQuNN revealed that QuNN does not exhibit enhanced resistance or susceptibility to cross-model adversarial examples regardless of the quantum circuit architecture.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの最近の進歩は、量子層と古典層を統合するクオン進化ニューラルネットワーク(Quunvolutional Neural Networks、QuNN)のようなハイブリッド量子ニューラルネットワークの出現につながっている。 古典的ニューラルネットワークの敵攻撃に対する感受性は十分に文書化されているが、QuNNへの影響は理解されていない。 本研究は,QuNNの敵攻撃に対する堅牢性を高めるための新しい手法であるRobQuNNを紹介する。 さらに、ロブクNNを用いた古典的モデルと量子的モデル間の逆例の転送可能性について検討し、クロスモデル脆弱性の理解を深め、量子サイバーセキュリティにおける新たな方向性を示す。 この結果から,QuNNはMNISTデータセットの古典的ネットワーク,特に摂動の低レベルにおいて,最大で60倍の堅牢性を示すことがわかった。 このことは、セキュリティ防衛を改善するための量子アプローチの可能性を強調している。 さらに、RobQuNNは、QuNNが量子回路アーキテクチャに関係なく、クロスモデル対逆例に対する強化された抵抗や感受性を示していないことを明らかにした。

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