論文の概要: Enhancing Privacy in Federated Learning through Quantum Teleportation Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20762v1
- Date: Mon, 30 Dec 2024 07:15:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:07:57.120638
- Title: Enhancing Privacy in Federated Learning through Quantum Teleportation Integration
- Title（参考訳）: 量子テレポーテーション統合によるフェデレーション学習におけるプライバシ向上
- Authors: Koffka Khan,
- Abstract要約: フェデレーション学習は、生データを共有せずに複数のクライアント間でモデルトレーニングを可能にするため、プライバシが向上する。
量子テレポーテーションは、盗聴の試みが検出されるため、送信中にデータが安全であることを保証する。
本稿では,クライアントとサーバ間のモデルパラメータと勾配のセキュアな交換を容易にする新しいアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
- License:
- Abstract: Federated learning enables collaborative model training across multiple clients without sharing raw data, thereby enhancing privacy. However, the exchange of model updates can still expose sensitive information. Quantum teleportation, a process that transfers quantum states between distant locations without physical transmission of the particles themselves, has recently been implemented in real-world networks. This position paper explores the potential of integrating quantum teleportation into federated learning frameworks to bolster privacy. By leveraging quantum entanglement and the no-cloning theorem, quantum teleportation ensures that data remains secure during transmission, as any eavesdropping attempt would be detectable. We propose a novel architecture where quantum teleportation facilitates the secure exchange of model parameters and gradients among clients and servers. This integration aims to mitigate risks associated with data leakage and adversarial attacks inherent in classical federated learning setups. We also discuss the practical challenges of implementing such a system, including the current limitations of quantum network infrastructure and the need for hybrid quantum-classical protocols. Our analysis suggests that, despite these challenges, the convergence of quantum communication technologies and federated learning presents a promising avenue for achieving unprecedented levels of privacy in distributed machine learning.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、生データを共有せずに複数のクライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にするため、プライバシーが向上する。
しかし、モデル更新の交換は機密情報を公開することができる。
量子テレポーテーション(quantum teleportation)は、粒子自体を物理的に伝達することなく、遠隔地間で量子状態を伝達するプロセスである。
本稿では,プライバシを高めるために,量子テレポーテーションをフェデレーション学習フレームワークに統合する可能性について検討する。
量子絡み合いと非閉鎖定理を利用することで、量子テレポーテーションは、盗聴の試みが検出できるため、送信中にデータが安全であることを保証する。
本稿では,クライアントとサーバ間のモデルパラメータと勾配のセキュアな交換を容易にする新しいアーキテクチャを提案する。
この統合は、古典的なフェデレーション学習環境に固有のデータ漏洩や敵攻撃に関連するリスクを軽減することを目的としている。
また、量子ネットワークインフラストラクチャの現在の制限や、ハイブリッド量子古典プロトコルの必要性など、そのようなシステムを実装する上での実践的な課題についても論じる。
これらの課題にもかかわらず、量子通信技術とフェデレーション学習の収束は、分散機械学習における前例のないレベルのプライバシーを達成するための、有望な道のりを示唆している。
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