Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Adiabatic Generation of Human-Like Passwords

論文の概要: Quantum Adiabatic Generation of Human-Like Passwords

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08917v1
Date: Tue, 10 Jun 2025 15:43:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-11 15:11:42.755991
Title: Quantum Adiabatic Generation of Human-Like Passwords
Title（参考訳）: 人型パスワードの量子断熱生成
Authors: Sascha Mücke, Raoul Heese, Thore Gerlach, David Biesner, Loong Kuan Lee, Nico Piatkowski,
Abstract要約: 本稿では,現実的なパスワード生成のためのアダバティック量子コンピュータの有用性について検討する。以上の結果から,QuEra Aquila 256-qubit中性原子量子コンピュータで生成された128個のパスワードの比較的小さなサンプルには,人間のようなパスワードが含まれていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8406176502821685
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) for Natural Language Processing (NLP) is the predominant AI technology to date. An important perspective for Quantum Computing (QC) is the question whether QC has the potential to reduce the vast resource requirements for training and operating GenAI models. While large-scale generative NLP tasks are currently out of reach for practical quantum computers, the generation of short semantic structures such as passwords is not. Generating passwords that mimic real user behavior has many applications, for example to test an authentication system against realistic threat models. Classical password generation via deep learning have recently been investigated with significant progress in their ability to generate novel, realistic password candidates. In the present work we investigate the utility of adiabatic quantum computers for this task. More precisely, we study different encodings of token strings and propose novel approaches based on the Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) and the Unit-Disk Maximum Independent Set (UD-MIS) problems. Our approach allows us to estimate the token distribution from data and adiabatically prepare a quantum state from which we eventually sample the generated passwords via measurements. Our results show that relatively small samples of 128 passwords, generated on the QuEra Aquila 256-qubit neutral atom quantum computer, contain human-like passwords such as "Tunas200992" or "teedem28iglove".
Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)のためのジェネレーティブ人工知能(GenAI)は、これまでAIの主要な技術である。量子コンピューティング(QC)にとって重要な視点は、QCがGenAIモデルのトレーニングと運用のための膨大なリソース要件を削減できるかどうかである。大規模生成NLPタスクは現在、実用的な量子コンピュータでは手に入らないが、パスワードのような短い意味構造の生成はそうではない。実際のユーザ動作を模倣するパスワードの生成には、現実的な脅威モデルに対して認証システムをテストするなど、多くのアプリケーションがある。ディープラーニングによる古典的なパスワード生成は、新しい現実的なパスワード候補を生成する能力に大きな進歩を伴って最近研究されている。本研究では,この課題に対する断熱型量子コンピュータの有用性について検討する。より正確には、トークン文字列の異なるエンコーディングを研究し、擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)とUD-MIS問題に基づく新しいアプローチを提案する。我々のアプローチでは、データからトークンの分布を推定し、量子状態を作成し、最終的に生成されたパスワードを計測してサンプル化する。その結果,QuEra Aquila 256-qubit中性原子量子コンピュータ上で生成された128個のパスワードの比較的小さなサンプルには,Tunas200992やTeedem28igloveのような人間的なパスワードが含まれていることがわかった。

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