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Momentum-based quantum adversarial attack algorithm
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DOI：10.1007/s42484-026-00409-1.png)
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摘要
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量子神经网络分类器因其出色的分类任务性能而受到广泛关注。然而，在处理高维数据时，这些分类器容易受到精心设计的扰动导致的误分类影响，这是一种被称为对抗攻击的攻击类型。为解决此问题，我们提出了一种量子对抗攻击算法——Q-MIFGSM。该算法通过分析输入数据的梯度信息并结合动量生成扰动，有效破坏训练好的量子神经网络分类器的性能。与现有的量子攻击算法基准（Q-FGSM和Q-BIM）相比，实验结果明确显示，Q-MIFGSM在Fashion-MNIST和MNIST数据集上表现出更优的攻击效能和更快的对抗样本学习速度。同时，在五种量子噪声下，噪声Q-MIFGSM实现了攻击效率的提升而非性能下降。本研究不仅揭示了量子分类器的脆弱性，还有助于理解量子对抗攻击和对抗训练。
Keyword:
Quantum computing
Quantum neural network
Quantum classifiers
Quantum adversarial attacks
Adversarial training
期刊
Q
IF:
4.4
论文数:
444
被引数:
796
机构
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