arXiv ID:
2607.11843
arXiv 提交日期: 2026-07-13
面向量子神经网络的输入感知动态后门攻击 / Input-Aware Dynamic Backdoor Attack Against Quantum Neural Networks
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为Q-DIBA的新型攻击方法,通过联合训练一个经典触发器生成器和量子神经网络,并利用一种基于量子态密度矩阵的对比损失函数,成功实现了针对量子神经网络的输入感知动态后门攻击,使得攻击更隐蔽且难以被现有防御手段检测,揭示了量子机器学习面临的新安全威胁。