論文の概要: Quantum Vanguard: Server Optimized Privacy Fortified Federated Intelligence for Future Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02301v1
- Date: Tue, 02 Dec 2025 00:43:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.662323
- Title: Quantum Vanguard: Server Optimized Privacy Fortified Federated Intelligence for Future Vehicles
- Title（参考訳）: Quantum Vanguard: 将来の車両のための、サーバ最適化されたプライバシ保護されたフェデレーションインテリジェンス
- Authors: Dev Gurung, Shiva Raj Pokhrel,
- Abstract要約: この研究はvQFL(vehicular Quantum Federated Learning)という、量子機械学習技術を活用して、車両ネットワークにおける重要なプライバシとセキュリティ問題に対処する新しいフレームワークを提示する。
サーバ側適応型微調整法ft-VQFLを提案する。
この研究は、量子に耐性のある自動運転車システムにとって重要な基盤を確立し、量子後の時代に安全に運用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.283533791778357
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work presents vQFL (vehicular Quantum Federated Learning), a new framework that leverages quantum machine learning techniques to tackle key privacy and security issues in autonomous vehicular networks. Furthermore, we propose a server-side adapted fine-tuning method, ft-VQFL,to achieve enhanced and more resilient performance. By integrating quantum federated learning with differential privacy and quantum key distribution (QKD), our quantum vanguard approach creates a multi-layered defense against both classical and quantum threats while preserving model utility. Extensive experimentation with industry-standard datasets (KITTI, Waymo, and nuScenes) demonstrates that vQFL maintains accuracy comparable to standard QFL while significantly improving privacy guaranties and communication security. Our implementation using various quantum models (VQC, QCNN, and SamplerQNN) reveals minimal performance overhead despite the added security measures. This work establishes a crucial foundation for quantum-resistant autonomous vehicle systems that can operate securely in the post-quantum era while efficiently processing the massive data volumes (20-40TB/day per vehicle) generated by modern autonomous fleets. The modular design of the framework allows for seamless integration with existing vehicular networks, positioning vQFL as an essential component for future intelligent transportation infrastructure.
- Abstract（参考訳）: この研究は、量子機械学習技術を活用する新しいフレームワークであるvQFL(Vehicular Quantum Federated Learning)を紹介し、自律的な車両ネットワークにおける重要なプライバシとセキュリティ問題に対処する。
さらに,サーバサイドに適応した微調整手法 ft-VQFL を提案する。
量子フェデレーション学習と差分プライバシと量子鍵分布(QKD)を統合することで、我々の量子アドガードアプローチは、モデルユーティリティを保ちながら、古典的および量子的脅威の両方に対して多層的な防御を生み出す。
業界標準データセット(KITTI、Waymo、nuScenes)による大規模な実験は、vQFLが標準QFLに匹敵する精度を維持しつつ、プライバシ保証と通信セキュリティを大幅に改善していることを示している。
各種量子モデル (VQC, QCNN, SamplerQNN) を用いた実装では, セキュリティ対策が加えられたにもかかわらず, 性能上のオーバーヘッドは最小限であることがわかった。
この研究は、現代の自律走行車によって生成される膨大なデータ量(車両当たり20-40TB/日)を効率よく処理しながら、クォータ期以降に安全に運用できる量子抵抗型自動運転車システムにとって重要な基盤を確立する。
このフレームワークのモジュール設計により、既存の車両ネットワークとのシームレスな統合が可能になり、vQFLを将来のインテリジェント交通インフラにとって不可欠なコンポーネントとして位置づけることができる。
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