論文の概要: Quantum Computer Fingerprinting using Error Syndromes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16614v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 21:23:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.260718
• Title: Quantum Computer Fingerprinting using Error Syndromes
• Title（参考訳）: エラーシンドロームを用いた量子コンピュータフィンガープリント
• Authors: Vincent Mutolo, Devon Campbell, Quinn Manning, Henri Witold Dubourg, Ruibin Lyu, Simha Sethumadhavan, Daniel Rubenstein, Salvatore Stolfo,
• Abstract要約: 「我々は、量子エラー補正(QEC)の副産物を利用して、ハードウェアのアイデンティティを検証し、量子計算を無料で認証する戦略を提案している。」 シンドローム測定をメタデータのソースとして扱うことにより、検証を標準QECプロトコルにシームレスに組み込む。 我々は,数世代にわたるIBM量子コンピュータ上で,複数の誤り訂正符号,量子状態,回路コンパイル戦略を用いてアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.680132607018545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As quantum computing matures and moves toward broader accessibility through cloud-based platforms, ensuring the authenticity and integrity of quantum computations becomes an urgent concern. In this work, we propose a strategy to leverage the byproducts of quantum error correction (QEC) to verify hardware identity and authenticate quantum computations for ``free'', without introducing any additional quantum computations or measurements. By treating syndrome measurements as a source of metadata, we embed verification seamlessly into standard QEC protocols and eliminate the need for separate challenge-response pairs. We validate our approach using multiple error-correcting codes, quantum states, and circuit compilation strategies on several generations of IBM quantum computers. Our classifiers achieve 99\% accuracy with only 500 shots in distinguishing among five backends. Overall, we re-purpose the intrinsic overhead of error correction to be a mechanism for securing quantum computation.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングが成熟し、クラウドベースのプラットフォームを通じて幅広いアクセシビリティに向かって進むにつれ、量子計算の信頼性と完全性を保証することが緊急の関心事となる。 本研究では,量子誤り訂正(QEC)の副産物を活用して,ハードウェアの同定と 'free'' の量子計算の認証を行う手法を提案する。 シンドローム測定をメタデータのソースとして扱うことで、検証を標準QECプロトコルにシームレスに埋め込み、個別のチャレンジ応答ペアの必要性を排除する。 我々は,数世代にわたるIBM量子コンピュータ上で,複数の誤り訂正符号,量子状態,回路コンパイル戦略を用いてアプローチを検証する。 分類器は,5つのバックエンドを区別するために,500ショットで99\%の精度を実現している。 全体として、エラー訂正の本質的なオーバーヘッドを量子計算の確保のメカニズムとして再検討する。

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