論文の概要: Quantum Adversarial Machine Learning: From Classical Adaptations to Quantum-Native Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18821v1
• Date: Tue, 12 May 2026 14:41:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 21:37:32.360079
• Title: Quantum Adversarial Machine Learning: From Classical Adaptations to Quantum-Native Methods
• Title（参考訳）: 量子Adversarial Machine Learning:古典的適応から量子論的手法へ
• Authors: Roozbeh Razavi-Far, Mohammad Meymani, Erfan Mahmoudinia, Dorsa Vazirzade, Peyman Paknezhad, Fateme Ghasemi, Saeed Saravani, Somayeh Nikkhoo, Kimia Haghjooei,
• Abstract要約: 逆機械学習は、堅牢な機械学習モデルを構築するための脆弱性を研究する。 本稿では、量子敵機械学習の概要と、既存の攻撃と対策について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.343545267835616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning has revolutionized numerous industrial domains. Despite recent advances, machine learning models remain vulnerable to adversarial threats. Adversarial machine learning is a field that studies these vulnerabilities to build robust machine learning models. Quantum machine learning is an interdisciplinary field that bridges quantum computing and classical machine learning. While quantum machine learning shows potentials to outperform classical machine learning in complex tasks such as regression, classification, and generative modeling, it remains vulnerable to adversarial attacks. Given the recent advancements in quantum computing and machine learning, the quantum adversarial machine learning field has emerged to study the vulnerabilities of quantum machine learning, possible attacks, and novel quantum-enhanced defense strategies. In this survey, we provide a detailed overview on quantum adversarial machine learning and explore the existing attacks and countermeasures. We also review the theoretical underpinnings of this area, emerging trends, and critical challenges.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は多くの産業領域に革命をもたらした。 最近の進歩にもかかわらず、機械学習モデルは敵の脅威に弱いままである。 逆機械学習は、堅牢な機械学習モデルを構築するためにこれらの脆弱性を研究する分野である。 量子機械学習は、量子コンピューティングと古典的な機械学習を橋渡しする分野間分野である。 量子機械学習は、回帰、分類、生成モデリングといった複雑なタスクにおいて古典的な機械学習を上回る可能性を示しているが、敵の攻撃には弱いままである。 量子コンピューティングと機械学習の最近の進歩を踏まえ、量子機械学習分野は量子機械学習の脆弱性、攻撃の可能性、そして新しい量子強化された防衛戦略を研究するために出現した。 本調査では,量子敵機械学習の概要と,既存の攻撃と対策について概説する。 また、この分野の理論的基盤、新たなトレンド、そして重要な課題についてもレビューする。

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