論文の概要: SoK: Adversarial Robustness of the Variational Quantum Eigensolver via Red-Teaming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19318v1
- Date: Tue, 21 Jul 2026 17:38:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.515685
- Title: SoK: Adversarial Robustness of the Variational Quantum Eigensolver via Red-Teaming
- Title（参考訳）: SoK:Red-Teamingによる変分量子固有解器の逆ロバスト性
- Abstract要約: 変分量子固有解法 (VQE) は、分子基底エネルギーを短期量子ハードウェア上で推定する主要なアルゴリズムである。
VQEワークロードは、クラウドベースのVQE-as-a-service'パイプラインを通じてますますデプロイされる。
textbfVQE-AdvBenchは、変分量子固有解法のための最初の統一された赤チームベンチマークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.600693351838515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Variational Quantum Eigensolver (VQE) is a leading algorithm for estimating molecular ground-state energies on near-term quantum hardware, with applications spanning quantum chemistry, materials science, and drug discovery. As VQE workloads are increasingly deployed through cloud-based ``VQE-as-a-service'' pipelines, they become exposed to adversaries such as compromised service components, malicious co-tenants, or insiders in the transpilation stack, any of which can corrupt results before they reach the user. A range of attacks on variational quantum circuits has been proposed, but each has been studied in isolation: some on quantum classifiers with accuracy-based metrics, others on variational quantum algorithms with energy-error metrics. This lack of a common evaluation setup makes their relative severity difficult to compare and leaves the security of VQE poorly characterized. In this work, we present \textbf{VQE-AdvBench}, the first unified red-teaming benchmark for the Variational Quantum Eigensolver, systematizing these attacks under a single evaluation protocol to rigorously assess VQE's adversarial robustness. We organize attacks along a black-, gray-, and white-box access taxonomy, and evaluate seven representative attack scenarios -- the QTrojan circuit backdoor, the QDoor parameter backdoor, parameter-space adaptations of FGSM and PGD, and three QNBAD noise-induced variants -- over a fixed molecule-ansatz-backend-metric configuration, on H$_2$ and H$_3^+$ across five noise-calibrated IBM backends. Our results reveal a clear severity ordering: noise-induced attacks that manipulate the Zero-Noise Extrapolation (ZNE) pipeline are the most damaging (up to 8.84$\times$ error amplification), followed by the QTrojan circuit-level backdoor (7.52$\times$), while the QDoor parameter-level backdoor is the least effective, yielding only marginal amplification (up to 1.37$\times$).
- Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法 (VQE) は、量子化学、物質科学、薬物発見にまたがる、短期量子ハードウェア上の分子基底エネルギーを推定する主要なアルゴリズムである。
VQEワークロードはクラウドベースの ‘`VQE-as-a-service’'パイプラインを通じてますますデプロイされるようになると、妥協したサービスコンポーネントや悪意のある共テナント、あるいはトランスパイレーションスタック内のインサイダーといった敵に晒されるようになり、ユーザに到達する前に結果が損なわれる可能性がある。
変分量子回路に対する様々な攻撃が提案されているが、それぞれが独立して研究されている。
この共通評価設定の欠如は、相対重大度の比較を困難にし、VQEの安全性を損なう。
本研究では,変分量子固有解法における最初の統一赤方偏移ベンチマークである \textbf{VQE-AdvBench} を,VQEの対向ロバスト性を厳格に評価するための単一の評価プロトコルの下で,これらの攻撃を体系化する。
我々は,H$_2$とH$_3^+$の5つのノイズ校正IBMバックエンド上の固定分子-アンザッツ-バックエンド-メトリック構成上で,ブラック,グレイ,ホワイトボックスアクセス分類に沿って攻撃を組織し,QTrojan回路バックドア,QDoorパラメータバックドア,FGSMとPGDのパラメータ空間適応,および3つのQNBADノイズ誘導変種(QNBADノイズ誘導変種)の7つの代表的な攻撃シナリオを評価する。
ノイズによるZNE(Zero-Noise Extrapolation)パイプラインを操作する攻撃が最も被害が大きい(最大8.84$\times$エラー増幅)のに対して、QTrojan回路レベルのバックドア(7.52$\times$)が続いており、QDoorパラメータレベルのバックドアは最も効果が低く(最大1.37$\times$)、限界増幅しか得られない(最大1.37$\times$)。
関連論文リスト
- CutBackdoor: A Circuit Cut Triggered Backdoor Attack on Variational Quantum Algorithms [27.109575396296602]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピューティングの主要なパラダイムである。
ここでは,CutQCからのカット回路実行をVQAに対するデプロイ時間トリガとして利用する,最初のパラメータ供給チェーンバックドアであるCutBackdoorを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-20T16:20:12Z) - HarmQ: Harmonic Backdoor Attacks Against Quantum Neural Networks [14.713757354775531]
量子ニューラルネットワーク(QNN)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)時代に量子機械学習の有望なパラダイムとして登場した。
HarmQは、パラメータ化された量子回路固有のフーリエ分解バイアスを利用する、量子ネイティブなバックドア攻撃である。
MNISTとFashion-MNISTの実験は、HarmQが90%以上のクリーンな精度を維持しながら99%以上の攻撃成功率を達成することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-13T18:14:23Z) - GroverFigureOfMerit: An Agnostic Figure of Merit for Quantum Backend Characterization in the NISQ Era [41.99844472131922]
本稿では,Groverのアルゴリズムに基づくメリットのフィギュアを,量子バックエンド性能を均等に評価するアルゴリズム的ストレステストとして提案する。
この計量は、目標状態の成功確率と、非一様増幅と非マーク状態へのリークに対する罰則を組み合わせ、ハードウェアアーキテクチャ全体で統一されたスコアを得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-09T16:08:48Z) - Quantization as a Malicious Task: Removing Quantization-Conditioned Backdoors via Task Arithmetic [6.5117838119526565]
最近の研究では、量子化制御バックドア(QCBs)と呼ばれる新しいセキュリティ脅威が明らかにされている。
QVecはQCBに対する防御のためのパラメータ空間の観点である。
クリーンな性能を維持しながら,QVecはバックドアアクティベーションを継続的に抑制することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-18T14:05:19Z) - Noise-Resistant Feature-Aware Attack Detection Using Quantum Machine Learning [43.509065918669314]
連続可変量子鍵分布(continuous-variable quantum key distribution, CV-QKD)は、無条件のセキュリティ保証を提供する量子通信技術である。
高速CV-QKDシステムのセキュリティを保護する量子機械学習(QML)ベースの攻撃検出フレームワーク(QML-ADF)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-11T03:40:45Z) - One-Shot Structured Pruning of Quantum Neural Networks via $q$-Group Engineering and Quantum Geometric Metrics [7.913101398893967]
量子ニューラルネットワーク(QNN)はゲートレベルの深刻な冗長性に悩まされており、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスへの展開を妨げる。
q-iPruneは、$q$の変形群とタスク条件群からなる代数的構造を基盤とした一発的構造化プルーニングフレームワークである。
標準的な量子機械学習ベンチマークの実験では、q-iPruneは、有界なタスク性能の劣化を維持しながら、実質的なゲート低減を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-30T06:37:28Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Quantifying the effect of gate errors on variational quantum
eigensolvers for quantum chemistry [0.0]
変分量子固有解法(VQEs)は、短期的な量子優位性を示す主要な候補である。
我々は、その耐久脱分極ゲートエラーのレベルを数値的に定量化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-08T19:05:38Z) - Error Mitigation-Aided Optimization of Parameterized Quantum Circuits:
Convergence Analysis [42.275148861039895]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズプロセッサを介して量子アドバンテージを得るための最も有望な経路を提供する。
不完全性とデコヒーレンスによるゲートノイズは、バイアスを導入して勾配推定に影響を与える。
QEM(Quantum error mitigation)技術は、キュービット数の増加を必要とせずに、推定バイアスを低減することができる。
QEMは必要な反復回数を減らすことができるが、量子ノイズレベルが十分に小さい限りである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-23T10:48:04Z) - Quantum circuit architecture search on a superconducting processor [56.04169357427682]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、ファイナンス、機械学習、化学といった様々な分野において、証明可能な計算上の優位性を得るための強力な証拠を示している。
しかし、現代のVQAで利用されるアンザッツは、表現性と訓練性の間のトレードオフのバランスをとることができない。
8量子ビット超伝導量子プロセッサ上でVQAを強化するために,効率的な自動アンサッツ設計技術を適用した最初の実証実験を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-04T01:53:42Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z) - Improving the Performance of Deep Quantum Optimization Algorithms with
Continuous Gate Sets [47.00474212574662]
変分量子アルゴリズムは計算的に難しい問題を解くのに有望であると考えられている。
本稿では,QAOAの回路深度依存性能について実験的に検討する。
この結果から, 連続ゲートセットの使用は, 短期量子コンピュータの影響を拡大する上で重要な要素である可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-11T17:20:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。