論文の概要: When Quantum Federated Learning Meets Blockchain in 6G Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09958v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 21:44:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:41.993403
• Title: When Quantum Federated Learning Meets Blockchain in 6G Networks
• Title（参考訳）: 6Gネットワークにおけるブロックチェーンの量子フェデレーション学習
• Authors: Dinh C. Nguyen, Md Bokhtiar Al Zami, Ratun Rahman, Shaba Shaon, Tuy Tan Nguyen, Fatemeh Afghah,
• Abstract要約: 量子フェデレーションラーニング(QFL)は、6Gネットワークにおけるインテリジェントでセキュアでプライバシ保護のモデルトレーニングの鍵となる存在として浮上している。 本稿では、スケーラブルでセキュアな6Gインテリジェンスをサポートするために、QFLとブロックチェーンを統合する新しいフレームワークであるQFLchainを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.39732832580003
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Quantum federated learning (QFL) is emerging as a key enabler for intelligent, secure, and privacy-preserving model training in next-generation 6G networks. By leveraging the computational advantages of quantum devices, QFL offers significant improvements in learning efficiency and resilience against quantum-era threats. However, future 6G environments are expected to be highly dynamic, decentralized, and data-intensive, which necessitates moving beyond traditional centralized federated learning frameworks. To meet this demand, blockchain technology provides a decentralized, tamper-resistant infrastructure capable of enabling trustless collaboration among distributed quantum edge devices. This paper presents QFLchain, a novel framework that integrates QFL with blockchain to support scalable and secure 6G intelligence. In this work, we investigate four key pillars of \textit{QFLchain} in the 6G context: (i) communication and consensus overhead, (ii) scalability and storage overhead, (iii) energy inefficiency, and (iv) security vulnerability. A case study is also presented, demonstrating potential advantages of QFLchain, based on simulation, over state-of-the-art approaches in terms of training performance.
• Abstract（参考訳）: 量子フェデレーション学習(QFL)は、次世代6Gネットワークにおけるインテリジェント、セキュア、プライバシ保護モデルトレーニングのキーイネーラとして登場している。 量子デバイスの計算上の利点を活用することで、QFLは量子時代の脅威に対する学習効率とレジリエンスを大幅に改善する。 しかし、将来の6G環境は、非常にダイナミックで、分散化され、データ集約化され、従来の中央集権的な学習フレームワークを超えて移動する必要があると期待されている。 この要求を満たすために、ブロックチェーン技術は、分散量子エッジデバイス間の信頼性のないコラボレーションを可能にする、分散化された、改ざん防止インフラストラクチャを提供する。 本稿では、スケーラブルでセキュアな6Gインテリジェンスをサポートするために、QFLとブロックチェーンを統合する新しいフレームワークであるQFLchainを提案する。 本研究では,6G の文脈における \textit{QFLchain} の4つの鍵柱について検討する。 (i)コミュニケーションとコンセンサスオーバーヘッド (ii)スケーラビリティとストレージオーバーヘッド 三 エネルギー不効率、及び (4)セキュリティの脆弱性。 シミュレーションに基づくQFLchainの潜在的な利点を示すケーススタディも提示されている。

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