論文の概要: Computable Model-Independent Bounds for Adversarial Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06863v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 10:56:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:37.051975
• Title: Computable Model-Independent Bounds for Adversarial Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 逆量子機械学習のための計算可能モデル独立境界
• Authors: Bacui Li, Tansu Alpcan, Chandra Thapa, Udaya Parampalli,
• Abstract要約: 本稿では、量子ベースの逆数攻撃に対するモデルレジリエンスを評価する際に、逆数誤差の近似的下界について紹介する。 最良の場合、実験誤差は推定境界より10%だけ高く、量子モデルの本質的なロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.857505043608425
• License:
• Abstract: By leveraging the principles of quantum mechanics, QML opens doors to novel approaches in machine learning and offers potential speedup. However, machine learning models are well-documented to be vulnerable to malicious manipulations, and this susceptibility extends to the models of QML. This situation necessitates a thorough understanding of QML's resilience against adversarial attacks, particularly in an era where quantum computing capabilities are expanding. In this regard, this paper examines model-independent bounds on adversarial performance for QML. To the best of our knowledge, we introduce the first computation of an approximate lower bound for adversarial error when evaluating model resilience against sophisticated quantum-based adversarial attacks. Experimental results are compared to the computed bound, demonstrating the potential of QML models to achieve high robustness. In the best case, the experimental error is only 10% above the estimated bound, offering evidence of the inherent robustness of quantum models. This work not only advances our theoretical understanding of quantum model resilience but also provides a precise reference bound for the future development of robust QML algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子力学の原理を活用することで、QMLは機械学習の新たなアプローチへの扉を開き、潜在的なスピードアップを提供する。 しかし、機械学習モデルは悪意のある操作に対して脆弱であるように文書化されており、この感受性はQMLのモデルにまで及ぶ。 この状況は、特に量子コンピューティング能力が拡大している時代に、QMLの敵攻撃に対するレジリエンスを徹底的に理解する必要がある。 そこで本研究では,QMLの対向性能に関するモデル非依存境界について検討する。 我々の知る限り、我々は、高度な量子ベースの敵攻撃に対するモデルレジリエンスを評価する際に、敵誤差の近似的下限の計算を初めて導入する。 実験結果は計算された境界値と比較され、高い堅牢性を達成するためのQMLモデルの可能性を示す。 最良の場合、実験誤差は推定境界より10%だけ高く、量子モデルの本質的なロバスト性を示す。 この研究は、量子モデルのレジリエンスに関する理論的理解を前進させるだけでなく、堅牢なQMLアルゴリズムの開発に正確な基準を提供する。

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