論文の概要: Impact of Error Rate Misreporting on Resource Allocation in Multi-tenant Quantum Computing and Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04285v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 21:20:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:12:22.924356
• Title: Impact of Error Rate Misreporting on Resource Allocation in Multi-tenant Quantum Computing and Defense
• Title（参考訳）: マルチテナント量子コンピューティングと防衛における誤り率誤レポートが資源配分に及ぼす影響
• Authors: Subrata Das, Swaroop Ghosh,
• Abstract要約: クラウドベースの量子サービスプロバイダは、複数のユーザが同時に、共有ハードウェア上でプログラムを実行することを可能にする。 エラーを起こしやすい量子ビットは、ハードウェアを共有するユーザに対して非対称に計算精度を劣化させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.348041867134616
• License:
• Abstract: Cloud-based quantum service providers allow multiple users to run programs on shared hardware concurrently to maximize resource utilization and minimize operational costs. This multi-tenant computing (MTC) model relies on the error parameters of the hardware for fair qubit allocation and scheduling, as error-prone qubits can degrade computational accuracy asymmetrically for users sharing the hardware. To maintain low error rates, quantum providers perform periodic hardware calibration, often relying on third-party calibration services. If an adversary within this calibration service misreports error rates, the allocator can be misled into making suboptimal decisions even when the physical hardware remains unchanged. We demonstrate such an attack model in which an adversary strategically misreports qubit error rates to reduce hardware throughput, and probability of successful trial (PST) for two previously proposed allocation frameworks, i.e. Greedy and Community-Based Dynamic Allocation Partitioning (COMDAP). Experimental results show that adversarial misreporting increases execution latency by 24% and reduces PST by 7.8%. We also propose to identify inconsistencies in reported error rates by analyzing statistical deviations in error rates across calibration cycles.
• Abstract（参考訳）: クラウドベースの量子サービスプロバイダは、複数のユーザが共有ハードウェア上でプログラムを同時に実行して、リソース利用の最大化と運用コストの最小化を可能にする。 このマルチテナントコンピューティング(MTC)モデルは、ハードウェアのエラーパラメータを公平なキュービット割り当てとスケジューリングに頼っている。 低エラー率を維持するために、量子プロバイダーは定期的にハードウェアキャリブレーションを行い、しばしばサードパーティのキャリブレーションサービスに依存する。 この校正サービス内の敵がエラー率を誤報した場合、物理ハードウェアが変更されていない場合でもアロケータは最適以下の決定を下すことができる。 本稿では,従来提案されていた2つのアロケーションフレームワーク,すなわちGreedyとCommunity-Based Dynamic Allocation Partitioning(COMDAP)に対して,ハードウェアスループットを低下させるために,敵がqubitエラー率を戦略的に誤って報告し,トライアルを成功させる可能性を示す。 実験結果から, 対向的誤レポートは実行遅延を24%増加させ, PSTを7.8%減少させることがわかった。 また,キャリブレーションサイクル間の誤差率の統計的偏差を解析することにより,報告された誤差率の不整合を同定することを提案する。

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