論文の概要: QUFIG: GNN-Based Prediction of Quantum Fault Injection Vulnerabilities with Gate-Level Precision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01777v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 14:29:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.191798
• Title: QUFIG: GNN-Based Prediction of Quantum Fault Injection Vulnerabilities with Gate-Level Precision
• Title（参考訳）: QUFIG:GNNを用いたゲートレベル精度による量子欠陥注入脆弱性の予測
• Abstract要約: ゲートレベルの故障解析を,制限された忠実度予算の下での学習誘導優先問題として定式化する。 QUFIGは, 有効故障識別を維持しつつ, 検査を必要とするゲート数を2.9～19.8%削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.08257186152271
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing scale and accessibility of quantum hardware exposed new reliability and security challenges in the quantum computing workflow, such as the run-time fault injection attacks in cloud-based quantum computing platforms. However, existing works fail to identify vulnerabilities with gate-level precision or adapt to run-time environments. In this work, we formulate gate-level fault analysis as a learning-guided prioritization problem under restricted fidelity budgets. The framework uses a circuit-DAG-based GNN backbone to predict the vulnerability score of each gate to each type of injected fault, defined as the impact of the gate-fault pair on circuit fidelity. The gate-fault pairs are then ranked by their vulnerability score. Experiments on QASMbench and HamLib MaxCut show that QUFIG recovers high-impact vulnerable gate-fault pairs with fewer inspections than random and depth-based heuristics. Our results show that QUFIG can reduce the number of gates requiring inspection by 2.9--19.8% while maintaining effective fault identification, allowing quantum circuit designers to identify vulnerabilities and apply targeted defenses more efficiently.
• Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアの大規模化とアクセシビリティ向上により、クラウドベースの量子コンピューティングプラットフォームにおけるランタイム障害インジェクション攻撃など、量子コンピューティングワークフローにおける新たな信頼性とセキュリティ上の課題が明らかになった。 しかし、既存の作業では、ゲートレベルの精度で脆弱性を特定したり、実行時の環境に適応できない。 本研究では, ゲートレベルの故障解析を, 制限された忠実度予算の下での学習誘導優先問題として定式化する。 このフレームワークは、回路DAGベースのGNNバックボーンを使用して、各ゲートの脆弱性スコアを各タイプのインジェクト断層に予測する。 ゲートとオフのペアは、その脆弱性スコアによってランク付けされる。 QASMbenchとHamLib MaxCutの実験では、QUFIGはランダムおよび深さに基づくヒューリスティックスよりも検査が少なく、高い影響の弱いゲートフォールトペアを回復する。 以上の結果から,QUFIGは効果的な故障識別を維持しつつ,検査を必要とするゲート数を2.9～19.8%削減し,量子回路設計者が脆弱性を特定し,目標とする防御をより効率的に適用できることが示唆された。

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