論文の概要: Quantum-Enhanced Adversarial Robustness in Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28899v1
- Date: Wed, 27 May 2026 14:51:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.037212
- Title: Quantum-Enhanced Adversarial Robustness in Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 量子化による人工知能の対向ロバスト性向上
- Authors: Jaydip Sen,
- Abstract要約: 敵対的機械学習は、信頼性、セキュリティ、信頼性に重大な課題を提起する。
量子コンピューティングは複雑な計算問題に対処できる変換パラダイムとして登場した。
この本は、量子技術が学習効率、スケーラビリティ、堅牢性をいかに向上させるかを説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence has achieved remarkable success across diverse application domains. However, its vulnerability to adversarial attacks poses significant challenges to reliability, security, and trustworthiness. Adversarial machine learning demonstrates that even highly accurate models can be manipulated through carefully crafted perturbations, raising serious concerns in safety critical systems such as healthcare, finance, and autonomous technologies. In parallel, quantum computing has emerged as a transformative paradigm capable of addressing complex computational problems through principles such as superposition, entanglement, and quantum interference. The convergence of these fields has led to the emergence of quantum artificial intelligence, which explores how quantum techniques can enhance learning efficiency, scalability, and robustness. This chapter provides a comprehensive overview of adversarial machine learning and existing defense strategies, followed by an accessible introduction to quantum computing and quantum machine learning models. It further presents conceptual frameworks for quantum-enhanced adversarial robustness, emphasizing quantum optimization, feature mapping, and hybrid quantum classical architectures. Practical applications, key challenges, and future research directions are also discussed to support the development of secure and trustworthy AI systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能は様々なアプリケーションドメインで顕著な成功を収めた。
しかし、敵攻撃に対するその脆弱性は、信頼性、セキュリティ、信頼性に重大な課題をもたらす。
敵対的機械学習は、非常に正確なモデルであっても、慎重に構築された摂動を通じて操作できることを示し、医療、金融、自律技術といった安全クリティカルなシステムに深刻な懸念を提起する。
並行して、量子コンピューティングは、重ね合わせ、絡み合い、量子干渉といった原理を通じて複雑な計算問題に対処できる変換パラダイムとして登場した。
これらの分野の収束により、量子人工知能が出現し、量子技術が学習効率、スケーラビリティ、堅牢性を高める方法を探る。
この章では、敵の機械学習と既存の防衛戦略の包括的概要と、量子コンピューティングと量子機械学習モデルへのアクセシビリティ導入について紹介する。
さらに、量子を拡張した対数ロバスト性、量子最適化、特徴マッピング、ハイブリッド量子古典アーキテクチャといった概念的枠組みを提示する。
安全で信頼性の高いAIシステムの開発を支援するために、実践的な応用、重要な課題、今後の研究の方向性についても論じられている。
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