論文の概要: Security Concerns in Quantum Machine Learning as a Service
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09562v1
- Date: Sun, 18 Aug 2024 18:21:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 18:14:04.002231
- Title: Security Concerns in Quantum Machine Learning as a Service
- Title（参考訳）: 量子機械学習におけるセキュリティ問題
- Authors: Satwik Kundu, Swaroop Ghosh,
- Abstract要約: 量子機械学習(Quantum Machine Learning、QML)は、変分量子回路(VQC)を用いて機械学習タスクに取り組むアルゴリズムのカテゴリである。
近年の研究では、限られたトレーニングデータサンプルからQMLモデルを効果的に一般化できることが示されている。
QMLは、古典的および量子コンピューティングリソースの両方を利用するハイブリッドモデルである。
- 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) is a category of algorithms that employ variational quantum circuits (VQCs) to tackle machine learning tasks. Recent discoveries have shown that QML models can effectively generalize from limited training data samples. This capability has sparked increased interest in deploying these models to address practical, real-world challenges, resulting in the emergence of Quantum Machine Learning as a Service (QMLaaS). QMLaaS represents a hybrid model that utilizes both classical and quantum computing resources. Classical computers play a crucial role in this setup, handling initial pre-processing and subsequent post-processing of data to compensate for the current limitations of quantum hardware. Since this is a new area, very little work exists to paint the whole picture of QMLaaS in the context of known security threats in the domain of classical and quantum machine learning. This SoK paper is aimed to bridge this gap by outlining the complete QMLaaS workflow, which encompasses both the training and inference phases and highlighting significant security concerns involving untrusted classical or quantum providers. QML models contain several sensitive assets, such as the model architecture, training/testing data, encoding techniques, and trained parameters. Unauthorized access to these components could compromise the model's integrity and lead to intellectual property (IP) theft. We pinpoint the critical security issues that must be considered to pave the way for a secure QMLaaS deployment.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(Quantum Machine Learning、QML)は、変分量子回路(VQC)を用いて機械学習タスクに取り組むアルゴリズムのカテゴリである。
近年の研究では、限られたトレーニングデータサンプルからQMLモデルを効果的に一般化できることが示されている。
この能力は、現実的な課題に対処するためにこれらのモデルをデプロイすることへの関心が高まり、量子機械学習・アズ・ア・サービス(QMLaaS)が出現した。
QMLaaSは、古典的および量子コンピューティングリソースの両方を利用するハイブリッドモデルである。
古典的コンピュータはこのセットアップにおいて重要な役割を担い、量子ハードウェアの現在の限界を補うために、初期前処理とその後のデータの後処理を扱う。
これは新しい分野であるため、古典的および量子機械学習の領域における既知のセキュリティ脅威の文脈において、QMLaaSの全体像を描くための作業はほとんどない。
このSoK論文は、トレーニングフェーズと推論フェーズの両方を含む完全なQMLaaSワークフローの概要と、信頼できない古典的あるいは量子的プロバイダに関わる重要なセキュリティ上の懸念を強調することで、このギャップを埋めることを目的としている。
QMLモデルには、モデルアーキテクチャ、トレーニング/テストデータ、エンコーディング技術、トレーニングされたパラメータなど、いくつかの機密性の高い資産が含まれている。
これらのコンポーネントへの不正アクセスはモデルの整合性を損なう可能性があり、知的財産権(IP)の盗難につながる。
セキュアなQMLaaSデプロイメントの道を開くために考慮すべき重要なセキュリティ問題に注意を払っています。
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