Barycentric and pairwise quantum Renyi leakages are proposed as two measures of information leakage for privacy and security analysis in quantum computing and communication systems. These quantities both require minimal assumptions on the eavesdropper, i.e., they do not make any assumptions on the eavesdropper's attack strategy or the statistical prior on the secret or private classical data encoded in the quantum system. They also satisfy important properties of positivity, independence, post-processing inequality, and unitary invariance. The barycentric quantum Renyi leakage can be computed by solving a semi-definite program and the pairwise quantum Renyi leakage possesses an explicit formula. The barycentric and pairwise quantum Renyi leakages form upper bounds on the maximal quantum leakage, the sandwiched quantum $\alpha$-mutual information, the accessible information, and the Holevo's information. Furthermore, differentially-private quantum channels are shown to bound these measures of information leakage. Global and local depolarizing channels, that are common models of noise in quantum computing and communication, restrict private or secure information leakage. Finally, a privacy-utility trade-off formula in quantum machine learning using variational circuits is developed. The privacy guarantees can only be strengthened, i.e., information leakage can only be reduced, if the performance degradation grows larger and vice versa.


翻译:本文提出了重心和成对量子Rényi泄漏作为隐私与安全分析中的两种信息泄漏度量,适用于量子计算与通信系统。这两种度量对窃听者仅需最小假设条件,即不对窃听者的攻击策略或量子系统中编码的秘密/私有经典数据的统计先验做出任何假设。它们同时满足正定性、独立性、后处理不等式及幺正不变性等重要性质。其中,重心量子Rényi泄漏可通过求解半定规划计算,而成对量子Rényi泄漏具有显式表达式。重心与成对量子Rényi泄漏构成了最大量子泄漏、夹层量子α-互信息、可访问信息及Holevo信息的上界。进一步研究表明,差分隐私量子信道可以约束这些信息泄漏度量。作为量子计算与通信中常见噪声模型,全局和局部去极化信道能够限制私有或安全信息的泄漏。最后,本文建立了基于变分电路的量子机器学习中的隐私-效用权衡公式:系统性能退化越严重,隐私保护强度越高(即信息泄漏越低),反之亦然。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月22日
Arxiv
10+阅读 · 2022年3月14日
Arxiv
33+阅读 · 2021年12月31日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
VIP会员
最新内容
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:48
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天2:57
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
2+阅读 · 今天2:35
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
3+阅读 · 今天2:25
“史诗怒火”行动:现代多域作战的重要节点
专知会员服务
8+阅读 · 7月30日
《下一代无线网络中的多无人机通信资源管理》
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月22日
Arxiv
10+阅读 · 2022年3月14日
Arxiv
33+阅读 · 2021年12月31日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员