論文の概要: Exploiting Timing Side-Channels in Quantum Circuits Simulation Via ML-Based Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12535v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 00:20:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.822817
• Title: Exploiting Timing Side-Channels in Quantum Circuits Simulation Via ML-Based Methods
• Title（参考訳）: MLに基づく量子回路シミュレーションにおける爆発時間側チェンネル
• Authors: Ben Dong, Hui Feng, Qian Wang,
• Abstract要約: クラウドベースの量子シミュレータをターゲットとした,新たなタイミングサイドチャネル攻撃を実演する。 同一位置の悪意のあるプロセスは、きめ細かい実行タイミングパターンを観察して機密情報を抽出することができる。 異なるデータセットに基づいて、量子回路の88%から99.9%の識別率を達成することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.281697362177691
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As quantum computing advances, quantum circuit simulators serve as critical tools to bridge the current gap caused by limited quantum hardware availability. These simulators are typically deployed on cloud platforms, where users submit proprietary circuit designs for simulation. In this work, we demonstrate a novel timing side-channel attack targeting cloud- based quantum simulators. A co-located malicious process can observe fine-grained execution timing patterns to extract sensitive information about concurrently running quantum circuits. We systematically analyze simulator behavior using the QASMBench benchmark suite, profiling timing and memory characteristics across various circuit executions. Our experimental results show that timing profiles exhibit circuit-dependent patterns that can be effectively classified using pattern recognition techniques, enabling the adversary to infer circuit identities and compromise user confidentiality. We were able to achieve 88% to 99.9% identification rate of quantum circuits based on different datasets. This work highlights previously unexplored security risks in quantum simulation environments and calls for stronger isolation mechanisms to protect user workloads
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングが進むにつれて、量子回路シミュレータは量子ハードウェアの可用性の限界によって引き起こされる現在のギャップを埋めるための重要なツールとして機能する。 これらのシミュレータは通常クラウドプラットフォームにデプロイされ、ユーザーはシミュレーションのために独自の回路設計を提出する。 本研究では,クラウドベースの量子シミュレータをターゲットとした,新たなタイミングサイドチャネル攻撃を実演する。 共配置された悪意のあるプロセスは、きめ細かい実行タイミングパターンを観察し、同時に実行される量子回路に関する機密情報を抽出することができる。 QASMBenchベンチマークスイートを用いてシミュレーション動作を系統的に解析し、様々な回路実行におけるタイミングとメモリ特性について検討する。 実験の結果, タイミングプロファイルは, パターン認識技術を用いて効果的に分類できる回路依存パターンを示し, 相手が回路のアイデンティティを推測し, ユーザの機密性を侵害することができることがわかった。 異なるデータセットに基づいて、量子回路の88%から99.9%の識別率を達成することができた。 この研究は、量子シミュレーション環境における未調査のセキュリティリスクを強調し、ユーザーのワークロードを保護するためのより強力な隔離メカニズムを要求している。

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