論文の概要: QML-PipeGuard: Drift-Aware Behavioral Fingerprinting for Quantum Machine Learning Pipeline Integrity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25066v1
- Date: Sun, 24 May 2026 13:21:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.744004
- Title: QML-PipeGuard: Drift-Aware Behavioral Fingerprinting for Quantum Machine Learning Pipeline Integrity
- Title（参考訳）: QML-PipeGuard:量子機械学習パイプライン統合のためのドリフト対応動作フィンガープリント
- Authors: Esra Yeniaras,
- Abstract要約: 量子機械学習の統合性は、規制産業における実践的な関心事である。
両問題に対処するコントラクトベースのフレームワークであるQML-PipeGuardを紹介します。
我々は,IBM Heron r2プロセッサ上の2キュービットVMパイプライン上で,フレームワークをエンドツーエンドに検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum machine learning (QML) is moving from research prototypes to deployed cloud services. As QML enters regulated industries, the integrity of the quantum stage becomes a practical concern on two fronts: noisy hardware drifts at the channel level between recalibrations, and an adversary with control over the execution environment can substitute the declared quantum channel with a behaviorally similar but mathematically distinct one. Neither concern is covered by existing QML verification work on pulse-level noise, input drift, input-perturbation robustness, or device identity. We introduce QML-PipeGuard, a contract-based framework addressing both concerns under a single mathematical machinery. It characterizes a QML pipeline at runtime by its behavioral fingerprint, the vector of observable expectation values under a tomographically structured measurement family, and operates in two modes: drift-aware monitoring that absorbs benign calibration changes within a calibrated tolerance, and adversarial detection that catches channel substitution as a violation of an informationally complete observable contract. The framework contributes a pipeline-composition treatment of the encoder-ansatz-measurement channel with a QML-specific threat model (tight frame-bound C=sqrt(3) for the single-qubit Pauli family), a finite-shot sample-complexity bound, and a tolerance decomposition separating adversarial and natural-drift contributions. We validate the framework end-to-end on a two-qubit QSVM pipeline on the IBM Heron r2 processor (ibm_fez), with a sample-complexity validation on a noise-matched simulator. The prescribed measurement budget (about 1.4e4 shots) fits in a single batched job, the sneaky channel is detected with a wide safety margin while evading the weak contract, and the typical hardware drift sits within tolerance.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、研究のプロトタイプからデプロイされたクラウドサービスへと移行している。
QMLが規制業界に入ると、量子ステージの整合性は2つの面で現実的な関心事となる: ノイズの多いハードウェアは再校正の間のチャネルレベルでドリフトし、実行環境を制御できる敵は、宣言された量子チャネルを行動的に似ているが数学的に異なるものに置き換えることができる。
パルスレベルのノイズ、入力ドリフト、入力摂動堅牢性、デバイスアイデンティティに関する既存のQML検証作業では、どちらの懸念もカバーされていない。
本稿では,契約ベースのフレームワークであるQML-PipeGuardを紹介する。
トモグラフィ的に構造化された測定ファミリの下で観測可能な期待値のベクトルである行動指紋により実行時のQMLパイプラインを特徴付け、キャリブレーションされた許容範囲内で良性キャリブレーション変化を吸収するドリフト対応監視と、情報的に完全な可観測契約違反としてチャネル置換をキャッチする敵検出という2つのモードで動作する。
このフレームワークは、QML固有の脅威モデル(シングルキュービットのパウリ族では8フレームバウンドC=sqrt(3))によるエンコーダ・アンサッツ測定チャネルのパイプライン構成処理、有限ショットのサンプル・複合性バウンド、および逆方向と自然方向のコントリビューションを分離した耐性分解に寄与する。
我々は,IBM Heron r2プロセッサ(ibm_fez)上の2量子QSVMパイプライン上でのフレームワークのエンドツーエンド性を検証する。
所定の測定予算(約1.4e4ショット)は、単一のバッチジョブに適合し、弱い収縮を回避しつつ、スニージーチャネルを広い安全マージンで検出し、典型的なハードウェアドリフトを許容範囲内に配置する。
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