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量子机器学习中的隐私保护研究

量子机器学习中的隐私保护研究

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作者：白雅茹浙江科技大学

学位级别：硕士

量子机器学习是一种结合了量子计算和机器学习的先进技术,以超级并行计算能力以及指数级存储容量等突破传统计算的限制。然而量子机器学习容易受到数据隐私泄露的威胁,因为量子计算机面临来自内部和外部的多种攻击,因此,如何保护量子机... 详细信息

量子机器学习是一种结合了量子计算和机器学习的先进技术,以超级并行计算能力以及指数级存储容量等突破传统计算的限制。然而量子机器学习容易受到数据隐私泄露的威胁,因为量子计算机面临来自内部和外部的多种攻击,因此,如何保护量子机器学习的隐私成为了巨大的挑战。目前,有许多保护量子机器学习的方法,比如量子同态加密,安全多方计算以及量子协议等,虽然这些方法能够有效的实现隐私保护,但依旧面临着复杂的计算以及较大的通信开销等问题。为了解决这一问题,需要结合其他隐私保护技术来提供更有效的隐私保障,量子差分隐私作为具有严格公式化定义的隐私概念是量子计算领域隐私保护的一个重要技术,其通过特定的量子噪声信道扰动量子计算的最终状态,使输出对攻击者无用,从而实现隐私保护。隐私保护实现的过程中需考虑两个重要参数ε和δ,前者用于衡量隐私保护的强度,后者叫松弛参数,代表算法违反差分隐私的概率。目前带有噪声的量子信道有很多种,每一种噪声信道都具有相应的物理实现,并且可以实际应用,但是用于研究差分隐私的量子信道很少。所以,本文力图研究五种常见噪声信道下的差分隐私参数ε和δ问题,并且将量子差分隐私的定义用于对抗对手的量子分类算法。本文的主要工作和成果如下:1.针对特定信道下的差分隐私参数ε问题,本文利用比例距离的定义研究比特翻转信道、相位翻转信道和去极化信道下的量子差分隐私参数ε,并通过保真度和衰减率这两个指标详细刻画不同量子信道的隐私保护性能。2.针对特定信道下的差分隐私参数δ的问题,本文利用量子曲棍球散度以及相应的量子差分隐私的等价定义,分别计算和比较广义振幅阻尼信道、相位-振幅阻尼信道、比特翻转信道与相位翻转信道的差分隐私的松弛参数δ。3.针对量子差分隐私的应用问题,本文利用量子曲棍球散度的定义,在去极化信道下推导出量子分类器在对手攻击下模型的鲁棒性边界,使得该分类器可以有效抵御对手攻击。

关键词：量子差分隐私量子信道量子曲棍球散度量子分类器对抗对手

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