論文の概要: Raw-Curve Quantum Fingerprints: A Mahalanobis Authentication Framework with Drift Early Warning and Adversarial Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11644v1
• Date: Wed, 10 Jun 2026 04:10:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.287555
• Title: Raw-Curve Quantum Fingerprints: A Mahalanobis Authentication Framework with Drift Early Warning and Adversarial Detection
• Title（参考訳）: 初期の量子指紋:マハラノビス認証フレームワーク : ドリフト早期警戒と逆検出
• Authors: Geyuyan Ma, Xiangdong Meng, Yangyang Fei, Zhiqiang Fan, Hanshi Zhao, Chenhui Wang, Haoran Yang, Weilong Wang, Zheng Shan,
• Abstract要約: 量子クラウドプラットフォームは強力なコンピューティング機能を提供することを目指しているが、ユーザは、どの物理デバイスがワークロードを実行するかを検証する直接的な手段を持っていない。 この透明性の欠如により、悪意のある敵がジョブを代替または劣等なプロセッサにリダイレクトするハードウェア置換攻撃が可能になる。 実測データから多次元量子指紋を構築することにより,この問題に対処する汎用認証フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.819995530903567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum cloud platforms are poised to deliver powerful computing capabilities, but users have no direct means to verify which physical device executes their workload. This lack of transparency enables hardware substitution attacks, where a malicious adversary could redirect a job to a substituted or inferior processor. We present a general authentication framework that addresses this problem by constructing multi-dimensional quantum fingerprints from raw measurement data. Without any curve fitting, we directly concatenate the raw statistics of complementary experiments into a high-dimensional feature vector that preserves subtle device-specific information. A Mahalanobis nearest-neighbor classifier achieves 100\% benign authentication accuracy on three superconducting processors over a three-week chronological split. The classifier naturally yields an authentication confidence $C_{\mathrm{claimed}}$ which reveals device-specific safety margins and motivates per-device alert thresholds. We assess the framework's robustness under two distinct scenarios. Under additive isotropic Gaussian noise, $C_{\mathrm{claimed}}$ decays predictably at a rate explained by inverse covariance traces, enabling an early warning mechanism. Against white-box adversarial perturbations, the same confidence threshold detects $L_2$ targeted attacks with near-perfect success and reveals device-dependent empirical thresholds for $L_\infty$ attacks, while untargeted and sparse attacks are ineffective. The proposed framework thus unifies fingerprint extraction, drift-resilient authentication, proactive health monitoring, and adversarial defense, offering a practical step toward trustworthy quantum cloud computing.
• Abstract（参考訳）: 量子クラウドプラットフォームは強力なコンピューティング機能を提供することを目指しているが、ユーザは、どの物理デバイスがワークロードを実行するかを検証する直接的な手段を持っていない。 この透明性の欠如により、悪意のある敵がジョブを代替または劣等なプロセッサにリダイレクトするハードウェア置換攻撃が可能になる。 実測データから多次元量子指紋を構築することにより,この問題に対処する汎用認証フレームワークを提案する。 曲線フィッティングがなければ、補足実験の生統計データを、微妙なデバイス固有の情報を保持する高次元特徴ベクトルに直接結合する。 マハラノビス近傍の分類器は、3週間の時間分割で3つの超伝導プロセッサ上で100\%の良性認証精度を達成する。 C_{\mathrm{claimed}}$は、デバイス固有の安全マージンを明らかにし、デバイス毎の警告閾値を動機付ける。 2つの異なるシナリオでフレームワークの堅牢性を評価する。 付加等方的ガウス雑音の下では、$C_{\mathrm{claimed}}$崩壊は逆共分散トレースによって説明される速度で予測可能であり、早期の警告機構を可能にする。 ホワイトボックスの敵対的摂動に対して、同じ信頼しきい値は、ほぼ完璧に成功しているターゲット攻撃に対して$L_2$を検知し、デバイス依存の実験しきい値として$L_\infty$を提示する。 提案するフレームワークは,指紋抽出,ドリフト耐性認証,積極的な健康モニタリング,対人防御を統一し,信頼性の高い量子クラウドコンピューティングへの実践的な一歩を提供する。

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