論文の概要: Quantum Adversarial Machine Learning and Defense Strategies: Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12373v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 22:07:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 14:01:42.172761
- Title: Quantum Adversarial Machine Learning and Defense Strategies: Challenges and Opportunities
- Title（参考訳）: 量子Adversarial Machine Learning and Defense Strategies: Challenges and Opportunities
- Authors: Eric Yocam, Anthony Rizi, Mahesh Kamepalli, Varghese Vaidyan, Yong Wang, Gurcan Comert,
- Abstract要約: 量子セキュアニューラルネットワークの開発は、敵の攻撃を防ぐために不可欠である。
本稿では,ポスト量子暗号を含む3つの量子セキュア設計原則を提案する。
また、量子セキュリティ、プライバシ、信頼に関するオープンな問題を特定し、適応的な敵攻撃や自動敵攻撃を将来の方向として検討することを推奨している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.05975218256346
- License:
- Abstract: As quantum computing continues to advance, the development of quantum-secure neural networks is crucial to prevent adversarial attacks. This paper proposes three quantum-secure design principles: (1) using post-quantum cryptography, (2) employing quantum-resistant neural network architectures, and (3) ensuring transparent and accountable development and deployment. These principles are supported by various quantum strategies, including quantum data anonymization, quantum-resistant neural networks, and quantum encryption. The paper also identifies open issues in quantum security, privacy, and trust, and recommends exploring adaptive adversarial attacks and auto adversarial attacks as future directions. The proposed design principles and recommendations provide guidance for developing quantum-secure neural networks, ensuring the integrity and reliability of machine learning models in the quantum era.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングが進むにつれて、量子セキュアなニューラルネットワークの開発は敵の攻撃を防ぐために不可欠である。
本稿では,(1)ポスト量子暗号,(2)量子耐性ニューラルネットワークアーキテクチャ,(3)透明で説明可能な開発・デプロイの3つの設計原則を提案する。
これらの原則は、量子データ匿名化、量子耐性ニューラルネットワーク、量子暗号化など、さまざまな量子戦略によって支持されている。
また、量子セキュリティ、プライバシ、信頼に関するオープンな問題を特定し、適応的な敵攻撃や自動敵攻撃を将来の方向として検討することを推奨している。
提案された設計原則と推奨は、量子セキュアなニューラルネットワークを開発するためのガイダンスを提供し、量子時代の機械学習モデルの整合性と信頼性を保証する。
関連論文リスト
- Harnessing Quantum Entanglement: Comprehensive Strategies for Enhanced Communication and Beyond in Quantum Networks [1.2277343096128712]
鍵となる量子現象であるエンタングルメントは、セキュリティと処理能力を強化した高度なプロトコルを可能にする。
量子インターネット、量子エラー訂正符号、およびセキュアな通信を保証するための量子暗号の役割。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T05:54:34Z) - Entanglement-Assisted Quantum Networks: Mechanics, Enabling
Technologies, Challenges, and Research Directions [66.27337498864556]
本稿では,量子ネットワークの絡み合いに関する包括的調査を行う。
ネットワーク構造、作業原則、開発段階の詳細な概要を提供する。
また、アーキテクチャ設計、絡み合いに基づくネットワーク問題、標準化など、オープンな研究の方向性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T02:48:22Z) - Quantum Internet: The Future of Internetworking [16.313110394211154]
量子インターネットの目的は、古典的なインターネットに根本的に手の届かないアプリケーションを可能にすることである。
この章は、量子情報、量子コンピューティング、量子ネットワークの研究のための主要な概念、課題、機会を提示することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-30T23:17:47Z) - Deploying hybrid quantum-secured infrastructure for applications: When
quantum and post-quantum can work together [0.8702432681310401]
量子鍵分布は、予期せぬ技術発展に対して安全である。
量子後暗号は古典的および量子コンピューティング技術の攻撃に対してさえも安全であると考えられている。
また、フルスタックの量子セキュリティインフラのさらなる発展における様々な方向性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T13:44:21Z) - Unclonability and Quantum Cryptanalysis: From Foundations to
Applications [0.0]
不規則性(Unclonability)は、量子理論の基本概念であり、量子情報の主要な非古典的性質の1つである。
我々は、量子世界、すなわち量子物理学的不閉性(quantum physical unclonability)という新しい非閉性の概念を導入する。
本稿では、暗号資源として、この新しいタイプの無拘束性(unclonability)のいくつかの応用について論じ、確実に安全な量子プロトコルを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-31T17:57:09Z) - An Evolutionary Pathway for the Quantum Internet Relying on Secure
Classical Repeaters [64.48099252278821]
我々は、セキュアな古典的リピータと量子セキュアな直接通信原理を組み合わせた量子ネットワークを考案する。
これらのネットワークでは、量子耐性アルゴリズムから引き出された暗号文を、ノードに沿ってQSDCを用いて送信する。
我々は,セキュアな古典的リピータに基づくハイブリッド量子ネットワークの実証実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-08T03:24:06Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z) - The Computational and Latency Advantage of Quantum Communication
Networks [70.01340727637825]
本稿では,従来の通信ネットワークの現状を要約する。
量子技術を活用することでのみ解決できる、いくつかの重要なオープンな研究課題を特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-07T06:31:02Z) - 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) - The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep
Learning [84.33745072274942]
線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。
ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-08T17:24:29Z)
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。