Nanotechnology Now - プレスリリース: 研究者のアプローチは量子コンピューターを攻撃から守る可能性がある

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カナド・バス博士（左）と彼の同僚は、人工知能の意思決定能力や量子コンピューターのタスク解決能力を妨害することを目的とした攻撃の影響に対抗する方法を開発しました。彼のチームには、コンピュータエンジニアリングの博士課程の学生、サンジェイダス、ナブニルチョードリー (座っている)、シャミッククンドゥ (右) が含まれています。

CREDIT
テキサス大学ダラス校

要約：
量子コンピューターは、古典的なコンピューターよりも指数関数的に速くいくつかの複雑な問題を解決できるため、自動運転車などのデバイスに導入される人工知能 (AI) アプリケーションを改善すると期待されています。ただし、以前のコンピューターと同様に、量子コンピューターは敵対的な攻撃に対して脆弱です。

研究者のアプローチは量子コンピュータを攻撃から守る可能性がある

テキサス州ダラス |投稿日: 8 年 2024 月 XNUMX 日

テキサス大学ダラス校の研究者と業界の協力者からなるチームは、量子コンピューターにこのような攻撃に対する追加の保護層を与えるアプローチを開発した。彼らのソリューションである敵対的防御のための量子ノイズインジェクション (QNAD) は、AI の意思決定やタスク解決の能力である推論を妨害することを目的とした攻撃の影響を打ち消します。同チームは、6月9日からXNUMX日にワシントンD.C.で開催されるハードウェア指向のセキュリティと信頼に関するIEEE国際シンポジウムで、この方法を実証する研究を発表する予定です。

「AI 推論を妨害することを目的とした敵対的攻撃は、深刻な結果をもたらす可能性があります」とエリック・ヨンソン工学・コンピュータサイエンス大学院の電気・コンピュータ工学助教授カナド・バス博士は述べています。「攻撃は、誰かが一時停止標識にステッカーを貼ることにたとえられます。自動運転車は一時停止標識を適切に認識せず、速度制限標識と解釈して停止できない可能性があります。このアプローチによる私たちの目標は、量子コンピューターアプリケーションをより安全にすることです。」

量子コンピューティングは、複雑な計算問題を解決するために量子力学 (粒子が亜原子レベルでどのように動作するかを研究するもの) を使用する、急速に出現しているテクノロジーです。

従来のコンピューターのビットと同様、量子ビットは量子コンピューターにおける情報の基本単位を表します。古典的なコンピューターのビットは 1 または 0 を表します。しかし、量子ビットは重ね合わせの原理を利用しています。つまり、ビットは同時に 0 と 1 の状態になれるということです。したがって、量子ビットは XNUMX つの状態を表現できるため、従来のコンピューターと比較して劇的な高速化が可能になります。一例として、量子コンピューターはその計算能力により、安全性の高い暗号化システムを破る可能性があります。

量子コンピューターの課題の 1 つは、温度変動、磁場、ハードウェアコンポーネントの不完全性などの要因による「ノイズ」または干渉の影響を受けやすいことです。量子コンピューターは、「クロストーク」、つまり量子ビット間の意図しない相互作用も発生しやすいです。ノイズやクロストークにより、計算エラーが発生する可能性があります。

研究者のアプローチは、固有の量子ノイズとクロストークを利用して敵対的な攻撃に対抗します。この方法では、量子ニューラルネットワーク (QNN) にクロストークが導入されます。量子ニューラルネットワーク (QNN) は、一時停止標識などの物体の検出やその他のコンピュータービジョンの責任を含むタスクを実行するように大規模なデータセットをコンピューターに学習させる機械学習の一種です。

「量子コンピュータのノイズの多い動作は、実際に攻撃の影響を軽減します」と研究の上級著者であるバス氏は述べています。「これは、敵対的な攻撃に対する他の防御手段を補完できる、この種では初めてのアプローチであると私たちは信じています。」

研究者らは、攻撃中、AI アプリケーションが QNAD を使用した場合、使用しない場合よりも 268% 正確であることを実証しました。

コンピュータ工学の博士課程の学生であり、最初の共著者であるシャミック・クンドゥ氏は、このアプローチは量子コンピュータのセキュリティを保護する他の技術を補完するように設計されていると述べた。クンドゥ氏は、このフレームワークの利点を車のシートベルトの利点に例えた。

「事故が起きた場合、シートベルトを着用していないと、事故の影響はさらに大きくなります」とクンドゥ氏は言う。「逆にシートベルトを着用していれば、万が一事故が起きても衝撃は軽減されます。 QNAD フレームワークはシートベルトと同様に動作し、QNN モデルにとって事故を象徴する敵対的攻撃の影響を軽減します。」

他の研究著者には、コンピュータ工学の博士課程の学生であり、筆頭著者でもある Navnil Choudhury 氏と Sanjay Das 氏が含まれます。インテル社の上級研究員であるアルナブ・ラハ博士も協力しました。

研究は全米科学財団によって資金提供されました。

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コンタクト：
キム・ホーナー
テキサス大学ダラス校
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