Neuer Cybersecurity-Blog des Fraunhofer AISEC zur Sicherheit von Quantum Neural Networks. Thematisiert wird darin der mehrstufigen Angriff auf ein Quantum Neural Network mit realer Quantenhardware...
Hintergrund
Quantum Machine Learning wird zunehmend auch auf realer Hardware erprobt. Damit rücken neben den technologischen Möglichkeiten auch neue Sicherheitsfragen in den Fokus. Insbesondere mit Blick auf potenzielle Anwendungen in Bereichen wie Finanzen, Medizin und Industrie 4.0 ist es demnach wichtig, Sicherheitsaspekte frühzeitig mitzudenken und mögliche Angriffspfade systematisch zu untersuchen.
Zum Blogpost
Pascal Debus, Leiter der Abteilung Cognitive Security Technologies am Fraunhofer AISEC und Koautor des zugrunde liegenden Papers, zeigt im neuen Blogartikel »Quantum Neural Network Security: Kill-Chain Attacks on QNNs« den mehrstufigen Angriff auf ein Quantum Neural Network (QNN) auf realer Quantenhardware. (1)
Dabei werden laut dem AISEC (Zitat) "Side-Channel-Analysen, adversariale Beispiele und Crosstalk-Manipulation kombiniert, um mögliche Angriffspfade über mehrere Ebenen des Systems hinweg zu untersuchen."
Das Paper zeigt zudem, dass ein QNN über mehrere Schichten hinweg angegriffen werden kann: Nicht nur auf Softwareebene oder z.B. durch verrauschte Hardware, sondern als zusammenhängende Angriffskette. Dies ist laut den Autoren insbesondere für IT-Sicherheitsteams, Produktentwickler und Manager von Bedeutung.
"Zukünftige Quantendienste werden wahrscheinlich gemeinsam genutzt, cloudbasiert und in bestehende Arbeitsabläufe integriert sein. Wenn Quantenmodelle Entscheidungen in den Bereichen Finanzen, Logistik, Medizin oder industrielle Steuerung treffen, wird so ihre Zuverlässigkeit zu einem Sicherheitsproblem. Quantencomputing wird über Cloud-Dienste, APIs und spezialisierte Optimierungsprodukte Einzug in die Lieferketten halten.
Sicherheitsanforderungen müssen bei Beschaffungs- und Architekturentscheidungen berücksichtigt werden. Die Erkenntnis ist nicht, dass maschinelles Lernen mit Quantencomputern von Natur aus unsicher ist. Die Erkenntnis ist vielmehr, dass es von Anfang an sicher konzipiert werden muss."
(1) Quelle / externer Link: vollständiger Blogbeitrag, Fraunhofer AISEC (auf Englisch) > https://www.cybersecurity.blog.aisec.fraunhofer.de/en/quantum-neural-network-security-kill-chain-attacks-on-qnns/
Querverweis:
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