論文の概要: Trinetra.Q: Statistical and Behavioral Detection of Attacks on the Quantum-Error-Correction Layer and Classical Control Stack of Quantum Computing Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.05722v1
- Date: Tue, 03 Nov 2026 22:50:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 03:25:57.89578
- Title: Trinetra.Q: Statistical and Behavioral Detection of Attacks on the Quantum-Error-Correction Layer and Classical Control Stack of Quantum Computing Systems
- Title（参考訳）: Trinetra.Q: 量子コンピュータシステムの量子エラー補正層と古典制御スタックにおける攻撃の統計的・行動的検出
- Abstract要約: Trinetra.Qは、互いに協調する検出器の検知層であり、それぞれが正直な操作からエンベロープに対して量子ドメインデータの統計的または行動的性質を監視する。
我々は、忠実なシミュレーションと3つのIBM Heronプロセッサで評価し、物理的攻撃面を体系的な負の写像でバインドする。
我々の知る限り、これは量子コンピューティングシステムのQEC層と古典的な制御スタックのための、最初の統合された統計・行動検出層である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most quantum-computer security work targets physical-layer attacks on qubits, while two surfaces remain inadequately defended: the quantum-error-correction (QEC) syndrome-and-decoder pipeline, and the classical control and software stack that runs it. Tampering on these surfaces can corrupt a computation while the physical error rate appears normal, and can stay within a single-circuit integrity tolerance. We present Trinetra.Q, a detection layer of cooperating detectors, each monitoring a statistical or behavioral property of quantum-domain data against an envelope calibrated from honest operation, and raising an indication only on a statistically significant deviation. The detectors cover (A) QEC integrity over per-stabilizer firing rates, syndrome defect-count, and repeated-syndrome rate; (B) decoder confidence over the margin between minimum-weight error explanations in distinct logical classes; (C) behavioral output divergence, flagging crosstalk-class and novel attacks by their effect on a victim's output relative to a matched control; (D) control-stack tampering via known-answer canary circuits, built to be indistinguishable to a resident implant, with a cross-job consistency statistic; and (E) compilation/execution integrity. Each gates on significance, so honest operation raises no alarm. We evaluate in faithful simulation and on three production IBM Heron processors, and bound the physical attack surface with a systematic negative map: most physical-layer attacks return statistically null, the exception an implemented, measured within-job feed-forward covert-channel primitive. Every detector is also evaluated against an adaptive attacker with full knowledge of it. To our knowledge this is the first unified statistical-and-behavioral detection layer for the QEC layer and classical control stack of a quantum computing system, demonstrated on production hardware.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの量子コンピュータセキュリティ作業は、量子ビットに対する物理層攻撃をターゲットとしているが、量子エラー訂正(QEC)シンドローム・アンド・デコーダパイプラインと、それを実行する古典的な制御およびソフトウェアスタックの2つの面は、不十分に防御されている。
これらの表面の改ざんは、物理誤差率が正常に見える間に計算を破損させ、単一回路の完全許容範囲内に留まることができる。
本稿では,コラボレーティング検出器の検知層であるTrinetra.Qについて,正当操作から校正されたエンベロープに対して,量子領域データの統計的・行動特性を監視し,統計的に有意な偏差のみを示す。
検出器は、(A)安定化剤あたりの燃焼速度、症候群の欠陥数、繰り返しシンドローム率に対するQEC整合性、(B)異なる論理クラスにおける最小ウェイトなエラー説明の間のマージンに対するデコーダの信頼性、(C)一致した制御に対する被害者の出力に対する影響による行動出力のばらつき、クロストーククラスおよび新規攻撃のフラグ付け、(D)既知のアンサーカナリア回路による制御スタックの改ざん、および(E)コンパイル/実行の整合性。
それぞれのゲートは重要であり、正直な操作は警告を起こさない。
我々は、忠実なシミュレーションと3つのIBM Heronプロセッサで評価し、物理的攻撃面を体系的な負のマップでバインドし、ほとんどの物理層攻撃は統計的にnullを返す。
全ての検出器は、それについて十分な知識を持つアダプティブアタックに対して評価される。
我々の知る限り、これはQEC層と量子コンピューティングシステムの古典的な制御スタックのための最初の統一統計・行動検出層であり、実運用ハードウェア上で実証された。
関連論文リスト
- IoMT-SecAlarmBench: A Counterfactual Benchmark for Integrity Attacks in IoMT [0.0]
Internet of Medical Things (IoMT)は、臨床生理学的データとサイバーシステム情報を組み合わせて、異常な読み取りが真の生理的事象、デバイス障害、または期待される生理的範囲内でのサイバー攻撃を反映するかどうかを判断する課題を生み出している。
IoMT-SecAlarmBenchは, 4つの攻撃形態, 4つの重度レベル, 2つの生理的可視性条件, リプレイアタックを組み合わせた構造化された実験設計を用いて, 真のECG+記録に制御整合性攻撃を注入する半合成ベンチマークである。
リプレイ攻撃と低振幅の過渡スパイクは、常に最も難しいケースを検出する方法はない。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-26T21:29:26Z) - Input-Aware Dynamic Backdoor Attack Against Quantum Neural Networks [7.193610694076472]
量子ニューラルネットワーク(QNN)は、短期的な量子デバイス上での量子機械学習のための有望なフレームワークである。
本稿では,QNNに対する最初の動的バックドア攻撃であるQ-DIBAを提案する。
Q-DIBAは、高いクリーニング精度、強力な攻撃成功、高いクロストリガー精度を実現し、有効性、ステルス性、入力特異性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-13T17:34:17Z) - From Passive Monitoring to Active Defence: Resilient Control of Manipulators Under Cyberattacks [42.72791770760975]
FDIA(False Data Injection attack)は、アラームを発生させることなく、実質的なエンドエフェクタ偏差を発生させる。
本稿では、冗長マニピュレータのステルス型FDIAに対するレジリエンスについて検討し、パッシブモニタリングからアクティブディフェンスへアーキテクチャを進化させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-13T14:08:41Z) - Quantum Machine Learning Approaches for Coordinated Stealth Attack Detection in Distributed Generation Systems [0.0]
コーディネートステルス攻撃は、分散型システムにとって深刻なサイバーセキュリティの脅威である。
本研究では,マイクログリッドにおける分散生成ユニットにおける協調ステルス攻撃検出のための量子機械学習手法について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-30T18:32:13Z) - Q-Detection: A Quantum-Classical Hybrid Poisoning Attack Detection Method [1.9914441103508185]
データ中毒攻撃は、機械学習モデルに重大な脅威をもたらす。
本稿では,量子古典的ハイブリッド防御法であるQ-Detectionを提案する。
Q-Detectionは量子コンピューティングデバイスで最適化されたQ-WANも導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-07T18:43:34Z) - Fooling the Decoder: An Adversarial Attack on Quantum Error Correction [49.48516314472825]
本研究では,基本的なRL曲面符号デコーダ(DeepQ)を目標とし,量子誤り訂正に対する最初の逆攻撃を生成する。
メモリ実験における論理量子ビット寿命を最大5桁まで短縮する攻撃を実証する。
この攻撃は、機械学習ベースのQECの感受性を強調し、堅牢なQEC手法に関するさらなる研究の重要性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-28T10:10:05Z) - Deep Quantum Error Correction [73.54643419792453]
量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。
本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。
提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-27T08:16:26Z) - Self-Supervised Masked Convolutional Transformer Block for Anomaly
Detection [122.4894940892536]
本稿では, 自己監督型マスク型畳み込み変圧器ブロック (SSMCTB) について述べる。
本研究では,従来の自己教師型予測畳み込み抑止ブロック(SSPCAB)を3次元マスク付き畳み込み層,チャンネルワイドアテンション用トランスフォーマー,およびハマーロスに基づく新たな自己教師型目標を用いて拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-25T04:56:10Z) - Fault-tolerant parity readout on a shuttling-based trapped-ion quantum
computer [64.47265213752996]
耐故障性ウェイト4パリティチェック測定方式を実験的に実証した。
フラグ条件パリティ測定の単発忠実度は93.2(2)%である。
このスキームは、安定化器量子誤り訂正プロトコルの幅広いクラスにおいて必須な構成要素である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-13T20:08:04Z) - Crosstalk Suppression for Fault-tolerant Quantum Error Correction with
Trapped Ions [62.997667081978825]
本稿では、電波トラップで閉じ込められた1本のイオン列をベースとした量子計算アーキテクチャにおけるクロストーク誤差の研究を行い、個別に調整されたレーザービームで操作する。
この種の誤差は、理想的には、異なるアクティブな量子ビットのセットで処理される単一量子ゲートと2量子ビットの量子ゲートが適用されている間は、未修正のままであるオブザーバー量子ビットに影響を及ぼす。
我々は,第1原理からクロストーク誤りを微視的にモデル化し,コヒーレント対非コヒーレントなエラーモデリングの重要性を示す詳細な研究を行い,ゲートレベルでクロストークを積極的に抑制するための戦略について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-21T14:20:40Z)
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。