Nanotecnología ahora - Comunicado de prensa: El enfoque de los investigadores puede proteger las computadoras cuánticas de los ataques

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El Dr. Kanad Basu (izquierda) y sus colegas desarrollaron una forma de contrarrestar el impacto de los ataques diseñados para alterar la capacidad de la inteligencia artificial para tomar decisiones o resolver tareas en computadoras cuánticas. Su equipo incluye a los estudiantes de doctorado en ingeniería informática Sanjay Das, Navnil Choudhury (sentado) y Shamik Kundu (derecha).

CRÉDITO
La Universidad de Texas en Dallas

Abstracto:
Se espera que las computadoras cuánticas, que pueden resolver varios problemas complejos exponencialmente más rápido que las computadoras clásicas, mejoren las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) implementadas en dispositivos como vehículos autónomos; sin embargo, al igual que sus predecesores, las computadoras cuánticas son vulnerables a ataques adversarios.

El enfoque de los investigadores puede proteger a las computadoras cuánticas de los ataques

Dallas, Texas | Publicado el 8 de marzo de 2024

Un equipo de investigadores de la Universidad de Texas en Dallas y un colaborador de la industria han desarrollado un enfoque para brindar a las computadoras cuánticas una capa adicional de protección contra tales ataques. Su solución, Inyección de ruido cuántico para defensa adversaria (QNAD), contrarresta el impacto de los ataques diseñados para interrumpir la inferencia: la capacidad de la IA para tomar decisiones o resolver tareas. El equipo presentará una investigación que demuestra el método en el Simposio internacional IEEE sobre seguridad y confianza orientadas al hardware del 6 al 9 de mayo en Washington, DC.

"Los ataques adversarios diseñados para alterar la inferencia de la IA tienen el potencial de tener consecuencias graves", afirmó el Dr. Kanad Basu, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática en la Escuela de Ingeniería y Ciencias de la Computación Erik Jonsson. “Un ataque se puede comparar con alguien que pone una pegatina sobre una señal de alto: un vehículo autónomo puede no reconocer la señal de alto correctamente, interpretándola como una señal de velocidad reducida y, por lo tanto, no detenerse. Nuestro objetivo con este enfoque es hacer que las aplicaciones informáticas cuánticas sean más seguras”.

La computación cuántica es una tecnología de rápido crecimiento que utiliza la mecánica cuántica (el estudio de cómo se comportan las partículas a nivel subatómico) para resolver problemas computacionales complejos.

Al igual que los bits en las computadoras tradicionales, los qubits representan la unidad fundamental de información en las computadoras cuánticas. Los bits en las computadoras clásicas representan 1 o 0. Los Qubits, sin embargo, aprovechan el principio de superposición, lo que significa que pueden estar simultáneamente en un estado de 0 y 1; por lo tanto, los qubits pueden representar dos estados, lo que resulta en capacidades de aceleración dramáticas en comparación con las computadoras tradicionales. Por ejemplo, debido a su potencia informática, las computadoras cuánticas tienen el potencial de romper sistemas de cifrado altamente seguros.

Uno de los desafíos de las computadoras cuánticas es su susceptibilidad al "ruido" o interferencia, debido a factores que incluyen fluctuaciones de temperatura, campos magnéticos o imperfecciones en los componentes del hardware. Las computadoras cuánticas también son propensas a "diafonía" o interacciones no deseadas entre qubits. El ruido y la diafonía pueden provocar errores informáticos.

El enfoque de los investigadores aprovecha el ruido cuántico intrínseco y la diafonía para contrarrestar los ataques adversarios. El método introduce diafonía en la red neuronal cuántica (QNN), una forma de aprendizaje automático en la que grandes conjuntos de datos entrenan a las computadoras para realizar tareas, incluida la detección de objetos como señales de alto u otras responsabilidades de visión por computadora.

"El comportamiento ruidoso de las computadoras cuánticas en realidad reduce el impacto de los ataques", dijo Basu, autor principal del estudio. "Creemos que este es un enfoque único en su tipo que puede complementar otras defensas contra ataques adversarios".

Los investigadores demostraron que, durante un ataque, una aplicación de IA era un 268 % más precisa con QNAD que sin él.

Shamik Kundu, estudiante de doctorado en ingeniería informática y primer coautor, dijo que el enfoque está diseñado para complementar otras técnicas para proteger la seguridad de las computadoras cuánticas. Kundu comparó el beneficio del marco con el de los cinturones de seguridad en los automóviles.

"En caso de accidente, si no usamos el cinturón de seguridad, el impacto del accidente es mucho mayor", dijo Kundu. “Por otro lado, si usamos el cinturón de seguridad, incluso si hay un accidente, el impacto del choque se reduce. El marco QNAD funciona de manera similar a un cinturón de seguridad, disminuyendo el impacto de los ataques adversarios, que simbolizan el accidente, para un modelo QNN”.

Otros autores del estudio incluyen a los estudiantes de doctorado en ingeniería informática Navnil Choudhury, quien también es el primer autor, y Sanjay Das. También colaboró el Dr. Arnab Raha, científico investigador senior de Intel Corp.

La investigación fue financiada por la National Science Foundation.

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