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。
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