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Nanotecnologia agora – comunicado à imprensa: A abordagem dos pesquisadores pode proteger computadores quânticos de ataques

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Kanad Basu (à esquerda) e seus colegas desenvolveram uma maneira de neutralizar o impacto de ataques projetados para interromper a capacidade da inteligência artificial de tomar decisões ou resolver tarefas em computadores quânticos. Sua equipe inclui os estudantes de doutorado em engenharia da computação Sanjay Das, Navnil Choudhury (sentado) e Shamik Kundu (à direita). CRÉDITO Universidade do Texas em Dallas
Kanad Basu (à esquerda) e seus colegas desenvolveram uma maneira de neutralizar o impacto de ataques projetados para interromper a capacidade da inteligência artificial de tomar decisões ou resolver tarefas em computadores quânticos. Sua equipe inclui os estudantes de doutorado em engenharia da computação Sanjay Das, Navnil Choudhury (sentado) e Shamik Kundu (à direita).

CRÉDITO
A Universidade do Texas em Dallas

Abstrato:
Espera-se que os computadores quânticos, que podem resolver vários problemas complexos de forma exponencialmente mais rápida do que os computadores clássicos, melhorem as aplicações de inteligência artificial (IA) implementadas em dispositivos como veículos autónomos; no entanto, tal como os seus antecessores, os computadores quânticos são vulneráveis ​​a ataques adversários.

Abordagem dos pesquisadores pode proteger computadores quânticos de ataques


Dallas, Texas | Postado em 8 de março de 2024

Uma equipe de pesquisadores da Universidade do Texas em Dallas e um colaborador da indústria desenvolveram uma abordagem para dar aos computadores quânticos uma camada extra de proteção contra tais ataques. Sua solução, Quantum Noise Injection for Adversarial Defense (QNAD), neutraliza o impacto de ataques projetados para interromper a inferência – a capacidade da IA ​​de tomar decisões ou resolver tarefas. A equipe apresentará pesquisas que demonstram o método no Simpósio Internacional IEEE sobre Segurança e Confiança Orientadas a Hardware, de 6 a 9 de maio em Washington, DC

“Ataques adversários projetados para interromper a inferência de IA têm potencial para consequências graves”, disse o Dr. Kanad Basu, professor assistente de engenharia elétrica e de computação na Escola de Engenharia e Ciência da Computação Erik Jonsson. “Um ataque pode ser comparado a alguém que coloca um autocolante num sinal de stop: um veículo autónomo pode não reconhecer o sinal de stop corretamente, interpretando-o como um sinal de velocidade reduzida e, portanto, não conseguir parar. Nosso objetivo com esta abordagem é tornar as aplicações de computadores quânticos mais seguras.”

A computação quântica é uma tecnologia emergente que utiliza a mecânica quântica – o estudo de como as partículas se comportam no nível subatômico – para resolver problemas computacionais complexos.

Assim como os bits nos computadores tradicionais, os qubits representam a unidade fundamental de informação nos computadores quânticos. Os bits nos computadores clássicos representam 1 ou 0. Os qubits, entretanto, aproveitam o princípio da superposição, o que significa que podem estar simultaneamente nos estados 0 e 1; portanto, os qubits podem representar dois estados, resultando em capacidades de aceleração dramáticas em comparação com os computadores tradicionais. Por exemplo, devido ao seu poder computacional, os computadores quânticos têm o potencial de quebrar sistemas de criptografia altamente seguros.

Um dos desafios dos computadores quânticos é a sua suscetibilidade ao “ruído” ou interferência, devido a fatores que incluem flutuações de temperatura, campos magnéticos ou imperfeições nos componentes de hardware. Os computadores quânticos também são propensos a “crosstalk” ou interações não intencionais entre qubits. Ruído e diafonia podem resultar em erros de computação.

A abordagem dos pesquisadores aproveita o ruído quântico intrínseco e a diafonia para neutralizar ataques adversários. O método introduz diafonia na rede neural quântica (QNN), uma forma de aprendizado de máquina na qual grandes conjuntos de dados treinam computadores para executar tarefas, incluindo a detecção de objetos como sinais de parada ou outras responsabilidades de visão computacional.

“O comportamento barulhento dos computadores quânticos reduz, na verdade, o impacto dos ataques”, disse Basu, autor sênior do estudo. “Acreditamos que esta é uma abordagem inédita que pode complementar outras defesas contra ataques adversários.”

Os investigadores demonstraram que, durante um ataque, uma aplicação de IA foi 268% mais precisa com o QNAD do que sem ele.

Shamik Kundu, estudante de doutorado em engenharia da computação e primeiro coautor, disse que a abordagem foi projetada para complementar outras técnicas para proteger a segurança dos computadores quânticos. Kundu comparou o benefício da estrutura ao dos cintos de segurança nos carros.

“Em caso de colisão, se não usarmos o cinto de segurança, o impacto do acidente será muito maior”, disse Kundu. “Por outro lado, se usarmos o cinto de segurança, mesmo que haja um acidente, o impacto da colisão é amenizado. A estrutura QNAD funciona de forma semelhante a um cinto de segurança, diminuindo o impacto de ataques adversários, que simbolizam o acidente, para um modelo QNN.”

Outros autores do estudo incluem os estudantes de doutorado em engenharia da computação Navnil Choudhury, que também é o primeiro autor, e Sanjay Das. Também colaborou o Dr. Arnab Raha, cientista pesquisador sênior da Intel Corp.

A pesquisa foi financiada pela National Science Foundation.

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Contactos:
Kim Horner
Universidade do Texas em Dallas
Escritório: 972-883-4463

Direitos autorais © Universidade do Texas em Dallas

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