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量子分类器因测量成本而对梯度攻击显示出固有的防御能力

研究人员分析了对抗性攻击量子分类器的成本，发现有限的量子测量统计数据（即散粒噪声）可以作为一种防御机制。该研究量化了基于梯度的攻击所需的测量预算，表明其随着分类器输入维度的增加而呈不利的比例增长。这与经典机器学习形成对比，后者通常梯度估计更有效，表明量子分类器可能提供一定程度的固有鲁棒性，抵御某些类型的攻击，尤其是在模拟量子系统计算成本高昂的情况下。