論文の概要: Decoder-Prior Poisoning in Quantum Error Correction: Attacks and PriorGuard Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27805v1
• Date: Tue, 18 Aug 2026 03:55:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.972183
• Title: Decoder-Prior Poisoning in Quantum Error Correction: Attacks and PriorGuard Defense
• Title（参考訳）: 量子エラー補正におけるデコーダ・プリア・ポジショニング--アタックとプリアード・ガード・ディフェンス
• Abstract要約: 量子誤差補正は、安定化器症候群を測定し、古典的な復号器を用いて補正を推論することで量子計算を保護する。 有毒な前者は、シンドロームストリーム、論理ラベル、デコーダの実装が変更されていない場合でもデコード決定を変更することができる。 我々は、プライベートシンドローム由来のエビデンスに対して、検出器グラフエントリの事前変更を提案する軽量なセマンティックガードであるPreferGuardを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.257827419389278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum error correction (QEC) protects quantum computations by repeatedly measuring stabilizer syndromes and using a classical decoder to infer corrections. Modern surface-code decoders are increasingly calibration-aware: they use recent device behavior to set priors such as matching-graph edge probabilities, and these priors directly shape the selected correction. We identify the prior-update path as an overlooked integrity-critical attack surface: a poisoned prior can change decoding decisions even when the syndrome stream, logical labels, and decoder implementation are unchanged. This makes prior poisoning different from ordinary syndrome anomalies and difficult for raw syndrome-anomaly tests to detect. We introduce PriorGuard, a lightweight semantic guard that checks proposed prior changes on high-influence detector-graph entries against private syndrome-derived evidence, accepts updates only when their log-odds movement is evidence-supported, and otherwise falls back to the last evidence-supported prior. We evaluate on Stim-generated rotated surface-code memory circuits decoded with PyMatching. Prior influence is highly concentrated, with the top 10 percent of entries carrying over 60 percent of positive logical-error influence; poisoning only 6.4 percent of decoder-prior entries can raise logical error rate (LER) by 3.35x. PriorGuard recovers most attack-induced loss with a low false-positive rate and modest update-boundary overhead of about 1.7--1.8 ms and less than 0.31 MB auxiliary memory per update.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)は、安定化器症候群を繰り返し測定し、古典的復号器を用いて補正を推測することで量子計算を保護する。 現代のサーフェス・コード・デコーダはキャリブレーションに気付いており、最近のデバイス動作を使ってマッチンググラフのエッジ確率などの事前設定を行い、これらの先行は選択した補正を直接形作る。 我々は、事前更新パスを、見過ごされた整合性クリティカルな攻撃面として識別する: 有毒な前者は、シンドロームストリーム、論理ラベル、デコーダの実装が変更されていない場合でも、復号決定を変更できる。 これにより、以前の中毒は通常の症候群の異常と異なり、生の症候群の異常検査では検出が困難である。 PriorGuardという軽量なセマンティックガードは、プライベートシンドロームに起因した証拠に対する高影響検出器グラフエントリの事前変更をチェックし、ログオードの動きがエビデンスに支えられた場合にのみ更新を受け取り、それ以外は前回のエビデンスにフォールバックする。 PyMatchingでデコードされたStim生成曲面符号メモリ回路について検討した。 それまでの影響は強く、上位10%のエントリは60%以上の論理エラーの影響を受けており、デコーダとプリエンプラーのエントリの6.4%だけが論理エラー率(LER)を3.35倍に上昇させることができる。 PriorGuardは、攻撃による損失の大半を、偽陽性率が低く、アップデートバウンダリのオーバーヘッドが1.7-1.8ms程度で、更新毎に0.31MB未満の補助メモリで回復する。

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