論文の概要: From Membership-Privacy Leakage to Quantum Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06086v2
• Date: Thu, 16 Oct 2025 05:29:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 16:37:10.474473
• Title: From Membership-Privacy Leakage to Quantum Machine Unlearning
• Title（参考訳）: 会員資格の漏洩から量子機械の学習へ
• Authors: Junjian Su, Runze He, Guanghui Li, Sujuan Qin, Zhimin He, Haozhen Situ, Fei Gao,
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、量子計算と古典機械学習(ML)を組み合わせることで、特定のタスクに対して量子的優位性を達成することができる。 古典的なMLでは、メンバーシッププライバシーの漏洩が大きな問題であり、攻撃者はトレーニングで特定のデータが使用されたかどうかをモデル出力から推測することができる。 我々は、QMLモデルがトレーニングデータについてメンバーシッププライバシを漏らし、MUメソッドがQMLモデルにおけるそのようなリークを効果的に軽減できるかという2つの研究課題を調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.598623786321504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Machine Learning (QML) has the potential to achieve quantum advantage for specific tasks by combining quantum computation with classical Machine Learning (ML). In classical ML, a significant challenge is membership privacy leakage, whereby an attacker can infer from model outputs whether specific data were used in training. When specific data are required to be withdrawn, removing their influence from the trained model becomes necessary. Machine Unlearning (MU) addresses this issue by enabling the model to forget the withdrawn data, thereby preventing membership privacy leakage. However, this leakage remains underexplored in QML. This raises two research questions: do QML models leak membership privacy about their training data, and can MU methods efficiently mitigate such leakage in QML models? We investigate these questions using two QNN architectures, a basic Quantum Neural Network (basic QNN) and a Hybrid QNN (HQNN), evaluated in noiseless simulations and on quantum hardware. For the first question, we design a Membership Inference Attack (MIA) tailored to QNN in a gray-box setting. Our experiments indicate clear evidence of leakage of membership privacy in both QNNs. For the second question, we propose a Quantum Machine Unlearning (QMU) framework, comprising three MU mechanisms. Experiments on two QNN architectures show that QMU removes the influence of the withdrawn data while preserving accuracy on retained data. A comparative analysis further characterizes the three MU mechanisms with respect to data dependence, computational cost, and robustness. Overall, this work provides a potential path towards privacy-preserving QML.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、量子計算と古典機械学習(ML)を組み合わせることで、特定のタスクに対して量子的優位性を達成する可能性がある。 古典的なMLでは、メンバーシッププライバシーの漏洩が大きな問題であり、攻撃者はトレーニングで特定のデータが使用されたかどうかをモデル出力から推測することができる。 特定のデータを取り出す必要がある場合、トレーニングされたモデルからの影響を取り除く必要がある。 マシン・アンラーニング(MU)は、モデルが削除されたデータを忘れることを可能にし、会員プライバシーの漏洩を防止することでこの問題に対処する。 しかし、このリークはQMLでは未発見のままである。 QMLモデルはトレーニングデータに関するメンバシップのプライバシを漏らし、MUメソッドはQMLモデルのそのようなリークを効率的に軽減できるのか? 本稿では,2つのQNNアーキテクチャ,基本量子ニューラルネットワーク (基礎QNN) とハイブリッドQNN (HQNN) を用いて,ノイズレスシミュレーションおよび量子ハードウェア上での評価を行った。 最初の質問では、グレーボックス設定でQNNに適したメンバーシップ推論攻撃(MIA)を設計する。 両QNNにおけるメンバーシッププライバシの漏洩の明確な証拠を示す実験を行った。 第2の質問では,3つのMU機構からなる量子機械アンラーニング(QMU)フレームワークを提案する。 2つのQNNアーキテクチャの実験により、QMUは保持されたデータに対する精度を維持しながら、削除されたデータの影響を除去することを示した。 比較分析により、データ依存、計算コスト、堅牢性に関する3つのMUメカニズムが特徴づけられる。 全体として、この作業はプライバシ保護QMLへの潜在的な道筋を提供する。

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