論文の概要: Certifying Adversarial Robustness of Quantum Classifiers under Known-Readout Query Access

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11637v2
• Date: Tue, 15 Sep 2026 06:43:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.071108
• Title: Certifying Adversarial Robustness of Quantum Classifiers under Known-Readout Query Access
• Title（参考訳）: Known-Readout Query アクセスによる量子分類器の逆ロバスト性証明
• Abstract要約: 量子分類器は入力量子状態の進化と出力の測定によってラベルを割り当て、繰り返し実行されることはラベルの上の分布のみを明らかにする。 入力毎に2つの相補的な保証を返す測度のみのフレームワークを提供する。 提案手法では,2つの8量子ビット量子ニューラルネットワークの40個の実行から2つの境界を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.902322288643561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A quantum classifier assigns labels by evolving an input quantum state and measuring the output, so repeated executions reveal only a distribution over labels. We study certified adversarial robustness for such classifiers under known-readout query access (KRQA), where an evaluator can prepare inputs, knows the quantum measurement, and observes finite-shot outcomes but cannot inspect the internal evolution, parameters, or gradients. We give a measurement-only framework that returns two complementary guarantees for each input: a lower bound ruling out untargeted errors within a radius, and an attack-independent upper bound witnessing an adversarial state within a radius. Both are estimable from the known readout measurement and sampled outcomes, require no tomography or circuit description, and have finite-sample control of probability-estimation error. The upper bound uses gap operators induced by the quantum measurement; the lower bound relaxes state-space search to an efficient optimization over outcome distributions with operator-spectrum constraints, yielding certificates that are never weaker than prior probability-only certificates and can be strictly stronger when the spectral constraints are active. On tractable instances, we compare the lower bound with numerical white-box reference estimates; across multiple classifiers, the upper bound remains informative when standard attacks fail. We further demonstrate real-device feasibility on IBM Quantum hardware: from 40 executions of two 8-qubit quantum neural networks, our method estimates both bounds, with the expected lower-upper ordering on every tested input. Taken together, these results show that robustness claims for quantum classifiers can be audited directly from observable statistics under KRQA.
• Abstract（参考訳）: 量子分類器は入力量子状態の進化と出力の測定によってラベルを割り当て、繰り返し実行されることはラベルの上の分布のみを明らかにする。 既知クエリアクセス (KRQA) では, 評価器が入力を作成し, 量子計測を知っており, 有限ショットの結果を観察できるが, 内部の進化, パラメータ, 勾配を検査できない。 我々は、各入力に対して2つの相補的な保証を返す測度のみのフレームワークを与える: 半径内で未目標誤差を除外する下界と、半径内で敵の状態を確認する攻撃非独立な上界である。 どちらも既知の読み出し測定とサンプリング結果から推定可能であり、トモグラフィや回路記述は必要とせず、確率推定誤差の有限サンプル制御を有する。 上界は、量子測定によって誘導されるギャップ演算子を使用し、下界は、演算子-スペクトル制約による結果分布の効率的な最適化に、状態空間探索を緩和する。 トラクタブルなインスタンスでは、下位境界と数値的なホワイトボックス参照推定を比較する。 我々はさらに,IBM Quantumハードウェアにおける実デバイス実現可能性を示す: 2つの8量子ビット量子ニューラルネットワークの40個の実行から,本手法は2つの境界を推定し,テストされた各入力に対して期待される低次順序を推定する。 これらの結果は、量子分類器のロバスト性主張が、KRQAの下で観測可能な統計から直接監査可能であることを示している。

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