Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) quantum computers are being rapidly improved, with bigger numbers of qubits and improved fidelity. The rapidly increasing qubit counts and improving the fidelity of quantum computers will enable novel algorithms to be executed on the quantum computers, and generate novel results and data whose intellectual property will be a highly-guarded secret. At the same time, quantum computers are likely to remain specialized machines, and many will be controlled and maintained in a remote, cloud-based environment where end users who want to come up with novel algorithms have no control over the physical space. Lack of physical control by users means that physical attacks could be possible, by malicious insiders in the data center, for example. This work shows for the first time that power-based side-channel attacks could be deployed against quantum computers. The attacks could be used to recover information about the control pulses sent to quantum computers. From the control pulses, the gate level description of the circuits, and eventually the secret algorithms can be reverse engineered. This work demonstrates how and what information could be recovered, and then in turn how to defend from power-based side-channels. Real control pulse information from real quantum computers is used to demonstrate potential power-based side-channel attacks. Meanwhile, proposed defenses can be deployed already today, without hardware changes.


翻译:噪声中尺度量子计算机正快速演进,其量子比特数量持续增加、保真度不断提升。量子比特数量的快速增长与保真度的持续改善,将使得新型算法得以在量子计算机上执行,并产生具有高度商业机密价值的新型结果与数据。然而,量子计算机仍将保持专用设备的属性,多数情况下需在远程云端环境中进行控制与维护,终端用户在研发新型算法时无法掌控其物理空间。用户对物理空间的失控意味着可能遭受物理攻击,例如数据中心内部恶意人员实施的攻击。本研究首次证明基于电源的侧信道攻击可被应用于量子计算机。此类攻击可窃取发送至量子计算机的控制脉冲信息,进而通过控制脉冲逆向还原电路的逻辑门级描述,最终实现秘密算法的逆向工程。本文系统揭示了可被窃取的信息类型与窃取机制,并提出相应的防御策略。研究中采用真实量子计算机的控制脉冲数据,验证了潜在电源侧信道攻击的可行性,同时提出的防御方案可在不改变现有硬件配置的前提下即刻部署。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月23日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:33
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:21
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员