部分盲量子计算：一种选择性电路保护框架
最优化与控制
2025-03-14 v1
摘要
量子计算正迅速向云端服务发展，对 Outsourcing 计算的隐私和安全提出了重大关切。通用盲量子计算 (UBQC) 协议使拥有有限量子资源的客户端能够在隐藏输入和电路细节的同时委托计算。然而，将 UBQC 统一应用于整个量子电路会带来额外的量子资源和计算开销，这在实际实现中可能是个显著的负担。在许多情况下（如 Grover 算法），只有特定子程序（如 oracle）包含敏感信息，而其余电路并不需要同等程度的保护。因此，选择性地对关键组件应用 UBQC 可在保持安全性的同时提升计算效率。本文提出一种选择性应用 UBQC 的方法，仅针对量子电路的关键组件进行保护。通过集成量子同态加密 (QHE) 和 UBQC 的技术，我们的方法在保密子电路的同时，允许剩余非敏感部分更高效地运行。在我们的框架中，UBQC 保护的部分输出通过位翻转和相位翻转操作加密的量子态，我们设计了一种基于选择性 X 和 Z 门校正的机制，以无缝地将其与未受保护的部分接口。我们提供了安全性分析，表明选择性 UBQC 方法保持了普遍性、正确性和盲信性，并通过 Grover 算法的实际应用示例展示了其优势。本工作为面向近期设备的更高效和更实用的安全量子计算铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2503.10006,
title = {On Persistently Resetting Learning Integrators: A Framework For Model-Free Feedback Optimization},
author = {Mahmoud Abdelgalil and Jorge I. Poveda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.10006},
year = {2025}
}