論文の概要: The Quantum Imitation Game: Reverse Engineering of Quantum Machine Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07237v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 21:35:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 18:31:06.401955
- Title: The Quantum Imitation Game: Reverse Engineering of Quantum Machine Learning Models
- Title（参考訳）: 量子模倣ゲーム:量子機械学習モデルのリバースエンジニアリング
- Authors: Archisman Ghosh, Swaroop Ghosh,
- Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、機械学習モデルと量子コンピューティングのパラダイムを融合させる。
量子コンピューティングのNoisy Intermediate-Scale Quantum(NISQ)時代における多くのサードパーティベンダーの拡大により、QMLモデルのセキュリティが最重要となる。
我々は、信頼できない量子クラウドプロバイダが、推論中にトランスパイルされたユーザ設計のトレーニングされたQMLモデルにホワイトボックスアクセスを持つ敵であると仮定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.348041867134616
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Quantum Machine Learning (QML) amalgamates quantum computing paradigms with machine learning models, providing significant prospects for solving complex problems. However, with the expansion of numerous third-party vendors in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era of quantum computing, the security of QML models is of prime importance, particularly against reverse engineering, which could expose trained parameters and algorithms of the models. We assume the untrusted quantum cloud provider is an adversary having white-box access to the transpiled user-designed trained QML model during inference. Reverse engineering (RE) to extract the pre-transpiled QML circuit will enable re-transpilation and usage of the model for various hardware with completely different native gate sets and even different qubit technology. Such flexibility may not be obtained from the transpiled circuit which is tied to a particular hardware and qubit technology. The information about the number of parameters, and optimized values can allow further training of the QML model to alter the QML model, tamper with the watermark, and/or embed their own watermark or refine the model for other purposes. In this first effort to investigate the RE of QML circuits, we perform RE and compare the training accuracy of original and reverse-engineered Quantum Neural Networks (QNNs) of various sizes. We note that multi-qubit classifiers can be reverse-engineered under specific conditions with a mean error of order 1e-2 in a reasonable time. We also propose adding dummy fixed parametric gates in the QML models to increase the RE overhead for defense. For instance, adding 2 dummy qubits and 2 layers increases the overhead by ~1.76 times for a classifier with 2 qubits and 3 layers with a performance overhead of less than 9%. We note that RE is a very powerful attack model which warrants further efforts on defenses.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、機械学習モデルと量子コンピューティングのパラダイムを融合させ、複雑な問題を解決するための大きな可能性を提供する。
しかし、量子コンピューティングのノイズイ中間スケール量子(NISQ)時代における多くのサードパーティベンダーの拡大により、QMLモデルのセキュリティは特にリバースエンジニアリングに対して重要であり、モデルの訓練されたパラメータやアルゴリズムを公開できる。
我々は、信頼できない量子クラウドプロバイダが、推論中にトランスパイルされたユーザ設計のトレーニングされたQMLモデルにホワイトボックスアクセスを持つ敵であると仮定する。
逆エンジニアリング(RE)は、プリトランスパイルされたQML回路を抽出し、全く異なるネイティブゲートセットと異なるキュービット技術を持つ様々なハードウェアに対するモデルの再トランスパイルと使用を可能にする。
このような柔軟性は、特定のハードウェアと量子ビット技術に結びついているトランスパイル回路から得られない。
パラメータの数や最適化された値に関する情報は、QMLモデルのさらなるトレーニングを可能にして、QMLモデルを変更したり、透かしを改ざんしたり、あるいは独自の透かしを埋め込んだり、他の目的のためにモデルを洗練したりすることができる。
本稿では,QML回路のREを調べるための最初の試みとして,様々なサイズのオリジナルおよびリバースエンジニアリング量子ニューラルネットワーク(QNN)のトレーニング精度を比較した。
マルチキュービット分類器は、順序1e-2の平均誤差を妥当な時間で、特定の条件下でリバースエンジニアリング可能であることに留意する。
また,QMLモデルにダミー固定パラメトリックゲートを追加して,防御のREオーバーヘッドを増大させる方法を提案する。
例えば、2つのダミーキュービットと2つのレイヤを追加すると、2つのキュービットと3つのレイヤを持つ分類器のオーバーヘッドが約1.76倍になる。
REは非常に強力な攻撃モデルであり、防衛へのさらなる努力を保証することに留意する。
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