論文の概要: Inverse-Transpilation: Reverse-Engineering Quantum Compiler Optimization Passes from Circuit Snapshots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19113v1
- Date: Sun, 27 Apr 2025 05:25:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.139367
- Title: Inverse-Transpilation: Reverse-Engineering Quantum Compiler Optimization Passes from Circuit Snapshots
- Title（参考訳）: 逆変換:回路スナップショットからのリバースエンジニアリング量子コンパイラ最適化パス
- Authors: Satwik Kundu, Swaroop Ghosh,
- Abstract要約: 本稿では,オリジナル回路とコンパイル回路間の構造的差異を利用して,基礎となる最適化手法を推論する,シンプルなMLベースのフレームワークを提案する。
評価の結果、ニューラルネットワークは最適化パスの検出において最善を尽くし、個々のパスF1スコアは最大0.96に到達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.348041867134616
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Circuit compilation, a crucial process for adapting quantum algorithms to hardware constraints, often operates as a ``black box,'' with limited visibility into the optimization techniques used by proprietary systems or advanced open-source frameworks. Due to fundamental differences in qubit technologies, efficient compiler design is an expensive process, further exposing these systems to various security threats. In this work, we take a first step toward evaluating one such challenge affecting compiler confidentiality, specifically, reverse-engineering compilation methodologies. We propose a simple ML-based framework to infer underlying optimization techniques by leveraging structural differences observed between original and compiled circuits. The motivation is twofold: (1) enhancing transparency in circuit optimization for improved cross-platform debugging and performance tuning, and (2) identifying potential intellectual property (IP)-protected optimizations employed by commercial systems. Our extensive evaluation across thousands of quantum circuits shows that a neural network performs the best in detecting optimization passes, with individual pass F1-scores reaching as high as 0.96. Thus, our initial study demonstrates the viability of this threat to compiler confidentiality and underscores the need for active research in this area.
- Abstract（参考訳）: ハードウェア制約に量子アルゴリズムを適用する上で重要なプロセスであるサーキットコンパイルは、プロプライエタリなシステムや高度なオープンソースフレームワークで使用される最適化技術に限定して、'black box'として動作することが多い。
量子ビット技術に根本的な違いがあるため、効率的なコンパイラ設計はコストのかかるプロセスであり、これらのシステムを様々なセキュリティ上の脅威にさらしている。
本研究では,コンパイラの機密性,特に逆エンジニアリングのコンパイル手法に影響を与える問題を評価するための第一歩を踏み出す。
本稿では,オリジナル回路とコンパイル回路間の構造的差異を利用して,基礎となる最適化手法を推論する,シンプルなMLベースのフレームワークを提案する。
モチベーションは、(1)クロスプラットフォームデバッグとパフォーマンスチューニングの改善のための回路最適化の透明性の向上、(2)商用システムで使用される潜在的な知的財産権(IP)保護最適化の特定である。
何千もの量子回路に対する我々の広範な評価は、ニューラルネットワークが最適化パスの検出において最善を尽くし、個々のパスF1スコアが最大0.96に達することを示している。
そこで,本研究では,コンパイラの機密性に対する脅威の可能性を実証し,この分野におけるアクティブな研究の必要性を浮き彫りにした。
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