論文の概要: Q-Detection: A Quantum-Classical Hybrid Poisoning Attack Detection Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06262v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 18:43:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.327028
• Title: Q-Detection: A Quantum-Classical Hybrid Poisoning Attack Detection Method
• Title（参考訳）: Q-detection: 量子古典的ハイブリッドポジショニング検出法
• Authors: Haoqi He, Xiaokai Lin, Jiancai Chen, Yan Xiao,
• Abstract要約: データ中毒攻撃は、機械学習モデルに重大な脅威をもたらす。 本稿では,量子古典的ハイブリッド防御法であるQ-Detectionを提案する。 Q-Detectionは量子コンピューティングデバイスで最適化されたQ-WANも導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9914441103508185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Data poisoning attacks pose significant threats to machine learning models by introducing malicious data into the training process, thereby degrading model performance or manipulating predictions. Detecting and sifting out poisoned data is an important method to prevent data poisoning attacks. Limited by classical computation frameworks, upcoming larger-scale and more complex datasets may pose difficulties for detection. We introduce the unique speedup of quantum computing for the first time in the task of detecting data poisoning. We present Q-Detection, a quantum-classical hybrid defense method for detecting poisoning attacks. Q-Detection also introduces the Q-WAN, which is optimized using quantum computing devices. Experimental results using multiple quantum simulation libraries show that Q-Detection effectively defends against label manipulation and backdoor attacks. The metrics demonstrate that Q-Detection consistently outperforms the baseline methods and is comparable to the state-of-the-art. Theoretical analysis shows that Q-Detection is expected to achieve more than a 20% speedup using quantum computing power.
• Abstract（参考訳）: データ中毒攻撃は、トレーニングプロセスに悪意のあるデータを導入し、モデルのパフォーマンスを低下させ、予測を操作することによって、機械学習モデルに重大な脅威をもたらす。 有毒データの検出と除去は、データ中毒攻撃を防ぐ重要な方法である。 古典的な計算フレームワークによって制限された、より大規模で複雑なデータセットは、検出に困難をもたらす可能性がある。 データ中毒を検出するタスクにおいて、量子コンピューティングのユニークなスピードアップを初めて紹介する。 本稿では,量子古典的ハイブリッド防御法であるQ-Detectionを提案する。 Q-Detectionは量子コンピューティングデバイスで最適化されたQ-WANも導入している。 複数の量子シミュレーションライブラリを用いた実験結果から,Q-Detectionはラベル操作やバックドア攻撃に対して効果的に防御可能であることが示された。 これらの指標は、Q-Detectionがベースラインメソッドを一貫して上回り、最先端技術に匹敵することを示している。 理論的解析により、Q検出は量子コンピューティングパワーを用いて20%以上のスピードアップを達成することが期待されている。

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