論文の概要: Next-Generation Quantum Neural Networks: Enhancing Efficiency, Security, and Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20537v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 05:43:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.876316
• Title: Next-Generation Quantum Neural Networks: Enhancing Efficiency, Security, and Privacy
• Title（参考訳）: 次世代量子ニューラルネットワーク - 効率性、セキュリティ、プライバシの向上
• Authors: Nouhaila Innan, Muhammad Kashif, Alberto Marchisio, Mohamed Bennai, Muhammad Shafique,
• Abstract要約: 本稿では、ノイズ中間規模量子(NISQ)時代に、信頼性とセキュアな量子ニューラルネットワーク(QNN)を開発する上での課題に対処する。 我々は,QNNの効率性,セキュリティ,プライバシを高めるために,既存のアプローチを活用し,組み合わせた統合フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9554540293311864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper provides an integrated perspective on addressing key challenges in developing reliable and secure Quantum Neural Networks (QNNs) in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era. In this paper, we present an integrated framework that leverages and combines existing approaches to enhance QNN efficiency, security, and privacy. Specifically, established optimization strategies, including efficient parameter initialization, residual quantum circuit connections, and systematic quantum architecture exploration, are integrated to mitigate issues such as barren plateaus and error propagation. Moreover, the methodology incorporates current defensive mechanisms against adversarial attacks. Finally, Quantum Federated Learning (QFL) is adopted within this framework to facilitate privacy-preserving collaborative training across distributed quantum systems. Collectively, this synthesized approach seeks to enhance the robustness and real-world applicability of QNNs, laying the foundation for reliable quantum-enhanced machine learning applications in finance, healthcare, and cybersecurity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Nuisy Intermediate-Scale Quantum(NISQ)時代に,信頼性とセキュアな量子ニューラルネットワーク(QNN)を開発する上で重要な課題に対処するための統合的な視点を提供する。 本稿では,QNNの効率,セキュリティ,プライバシを高めるために,既存のアプローチを活用し,組み合わせた統合フレームワークを提案する。 具体的には、効率的なパラメータ初期化、残留量子回路接続、システマティック量子アーキテクチャ探索を含む確立された最適化戦略を統合し、バレンプラトーやエラー伝播のような問題を緩和する。 さらに、この手法は敵攻撃に対する現在の防御機構を取り入れている。 最後に、分散量子システム間のプライバシー保護協調トレーニングを容易にするために、QFL(Quantum Federated Learning)がこのフレームワークに採用されている。 集合的に見て、この合成されたアプローチは、QNNの堅牢性と実世界の適用性を高め、金融、医療、サイバーセキュリティにおける信頼性の高い量子強化機械学習アプリケーションの基礎を築いた。

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