Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Xây dựng các kênh nhiễu tối ưu để tăng cường độ mạnh mẽ trong học máy lượng tử

Created by
  • Haebom

Tác giả

David Winderl, Nicola Franco, Jeanette Miriam Lorenz

Phác thảo

Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu mối quan hệ giữa các kênh nhiễu lượng tử và quyền riêng tư vi sai (DP) như một cách để tăng cường bảo mật chống lại các cuộc tấn công đối kháng vào các mô hình học máy lượng tử (QML). Chúng tôi trình bày mối quan hệ này bằng cách xây dựng một tập hợp các kênh nhiễu được gọi là kênh $(\alpha, \gamma)$, về cơ bản là các ε-DP. Nhờ đó, chúng tôi đã sao chép thành công các giới hạn ε-DP được quan sát thấy trong các kênh khử phân cực và kênh quay ngẫu nhiên, xác minh tính tổng quát của khuôn khổ của chúng tôi. Hơn nữa, chúng tôi xây dựng các kênh mạnh mẽ tối ưu bằng cách sử dụng các chương trình bán xác định và chứng minh thông qua đánh giá thử nghiệm quy mô nhỏ rằng việc sử dụng các kênh nhiễu tối ưu thay vì nhiễu khử phân cực hữu ích trong việc cải thiện độ chính xác đối kháng. Cuối cùng, chúng tôi đánh giá tác động của các biến α và γ lên độ mạnh mẽ có thể chứng nhận và tác động của các phương pháp mã hóa khác nhau lên độ mạnh mẽ của bộ phân loại.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Một phương pháp đảm bảo quyền riêng tư khác biệt cho các mô hình QML sử dụng kênh nhiễu lượng tử được trình bày.
Chúng tôi khái quát hóa giới hạn ε-DP cho nhiều kênh nhiễu khác nhau bằng cách giới thiệu một tập hợp các kênh nhiễu mới, được gọi là kênh $(\alpha, \gamma)$.
Cấu hình kênh nhiễu mạnh mẽ tối ưu và xác minh hiệu suất bằng chương trình bán định nghĩa.
Trình bày khả năng cải thiện tính mạnh mẽ của các mô hình QML trước các cuộc tấn công đối nghịch.
Phân tích tác động của các phương pháp mã hóa đến tính mạnh mẽ của mô hình QML.
Limitations:
Các đánh giá thử nghiệm quy mô nhỏ hạn chế khả năng khái quát hóa đối với các ứng dụng thực tế quy mô lớn.
Không có hướng dẫn rõ ràng để lựa chọn các tham số tối ưu cho kênh $(\alpha, \gamma)$.
Thiếu đánh giá toàn diện về các kỹ thuật tấn công đối nghịch khác nhau.
👍