현재 나노기술 - 보도 자료: 연구원의 접근 방식으로 양자 컴퓨터를 공격으로부터 보호할 수 있음

홈 > PR 기사 > 연구원의 접근 방식은 양자 컴퓨터를 공격으로부터 보호할 수 있습니다.

Kanad Basu 박사(왼쪽)와 그의 동료들은 인공 지능이 양자 컴퓨터에서 의사 결정을 내리거나 작업을 해결하는 능력을 방해하도록 설계된 공격의 영향에 대응하는 방법을 개발했습니다. 그의 팀에는 컴퓨터 공학 박사 과정 학생 Sanjay Das, Navnil Choudhury(앉아 있음) 및 Shamik Kundu(오른쪽)가 포함되어 있습니다.

신용
텍사스 달라스 대학

요약 :
기존 컴퓨터보다 몇 가지 복잡한 문제를 기하급수적으로 빠르게 해결할 수 있는 양자 컴퓨터는 자율주행차와 같은 장치에 배포되는 인공지능(AI) 애플리케이션을 향상시킬 것으로 예상됩니다. 그러나 이전 버전과 마찬가지로 양자 컴퓨터도 적의 공격에 취약합니다.

연구원의 접근 방식은 양자 컴퓨터를 공격으로부터 보호할 수 있습니다.

텍사스주 댈러스 | 게시일: 8년 2024월 XNUMX일

텍사스 대학교 달라스 연구진과 업계 협력자는 양자 컴퓨터에 이러한 공격에 대한 추가 보호 계층을 제공하는 접근 방식을 개발했습니다. QNAD(적대적 방어를 위한 양자 잡음 주입) 솔루션은 추론, 즉 AI의 의사 결정 또는 작업 해결 능력을 방해하도록 설계된 공격의 영향에 대응합니다. 팀은 6월 9~XNUMX일 워싱턴 DC에서 열리는 하드웨어 지향 보안 및 신뢰에 관한 IEEE 국제 심포지엄에서 방법을 시연하는 연구를 발표할 예정입니다.

Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science의 전기 및 컴퓨터 공학 조교수인 Kanad Basu 박사는 “AI 추론을 방해하도록 설계된 적대적 공격은 심각한 결과를 초래할 가능성이 있습니다.”라고 말했습니다. “공격은 누군가가 정지 신호 위에 스티커를 붙이는 것에 비유될 수 있습니다. 자율주행차는 정지 신호를 제대로 인식하지 못하고 이를 감속 신호로 해석하여 정지하지 못할 수 있습니다. 이 접근 방식의 목표는 양자 컴퓨터 애플리케이션을 더욱 안전하게 만드는 것입니다.”

양자 컴퓨팅은 양자역학(입자가 아원자 수준에서 어떻게 행동하는지 연구)을 사용하여 복잡한 계산 문제를 해결하는 빠르게 떠오르는 기술입니다.

기존 컴퓨터의 비트와 마찬가지로 큐비트는 양자 컴퓨터의 기본 정보 단위를 나타냅니다. 클래식 컴퓨터의 비트는 1 또는 0을 나타냅니다. 그러나 큐비트는 중첩 원리를 활용합니다. 즉, 동시에 0과 1의 상태에 있을 수 있습니다. 따라서 큐비트는 두 가지 상태를 나타낼 수 있어 기존 컴퓨터에 비해 속도가 크게 향상됩니다. 예를 들어, 컴퓨팅 성능으로 인해 양자 컴퓨터는 매우 안전한 암호화 시스템을 깨뜨릴 가능성이 있습니다.

양자 컴퓨터의 과제 중 하나는 온도 변동, 자기장 또는 하드웨어 구성 요소의 불완전성을 포함한 요인으로 인해 "잡음" 또는 간섭에 취약하다는 것입니다. 또한 양자 컴퓨터는 "누화", 즉 큐비트 간의 의도하지 않은 상호 작용이 발생하기 쉽습니다. 잡음과 누화는 컴퓨팅 오류를 초래할 수 있습니다.

연구원의 접근 방식은 본질적인 양자 잡음과 누화를 활용하여 적의 공격에 대응합니다. 이 방법은 정지 신호 또는 기타 컴퓨터 비전 책임과 같은 물체 감지를 포함하여 작업을 수행하도록 컴퓨터를 훈련시키는 대규모 데이터 세트를 훈련시키는 기계 학습의 한 형태인 양자 신경망(QNN)에 누화를 도입합니다.

이번 연구의 수석 저자인 Basu는 "양자 컴퓨터의 시끄러운 동작은 실제로 공격의 영향을 줄입니다."라고 말했습니다. "우리는 이것이 적의 공격에 대한 다른 방어 수단을 보완할 수 있는 최초의 접근 방식이라고 믿습니다."

연구원들은 공격 중에 AI 애플리케이션이 QNAD를 사용하지 않을 때보다 268% 더 정확하다는 것을 입증했습니다.

첫 번째 공동 저자이자 컴퓨터 공학 박사 과정 학생인 Shamik Kundu는 이 접근 방식이 양자 컴퓨터 보안을 보호하기 위해 다른 기술을 보완하도록 설계되었다고 말했습니다. Kundu는 프레임워크의 이점을 자동차 안전벨트의 이점에 비유했습니다.

Kundu는 “충돌 사고가 발생했을 때 안전벨트를 착용하지 않으면 사고로 인한 충격이 훨씬 더 커집니다.”라고 말했습니다. “반면에 안전벨트를 착용하면 사고가 발생하더라도 충돌 충격이 줄어듭니다. QNAD 프레임워크는 안전벨트와 유사하게 작동하여 QNN 모델에 대한 사고를 상징하는 적대적 공격의 영향을 줄입니다.”

다른 연구 저자로는 컴퓨터공학 박사과정 학생 Navnil Choudhury(제1저자이기도 함)와 Sanjay Das가 있습니다. 또한 Intel Corp의 선임 연구 과학자인 Dr. Arnab Raha도 공동 작업에 참여했습니다.

이 연구는 National Science Foundation에서 자금을 지원했습니다.

####

자세한 내용은 클릭하세요 여기에서 지금 확인해 보세요.

연락처 :
킴 호너
University of Texas at Dallas
사무실 : 972-883-4463

의견이 있으시면 제발 Contact 우리.

7th Wave, Inc. 또는 Nanotechnology Now가 아닌 뉴스 릴리스 발행자는 전적으로 컨텐츠의 정확성에 대한 책임이 있습니다.

서표: