Faking and Discriminating the Navigation Data of a Micro Aerial Vehicle\n Using Quantum Generative Adversarial Networks
Notice bibliographique
Résumé
We show that the Quantum Generative Adversarial Network (QGAN) paradigm can\nbe employed by an adversary to learn generating data that deceives the\nmonitoring of a Cyber-Physical System (CPS) and to perpetrate a covert attack.\nAs a test case, the ideas are elaborated considering the navigation data of a\nMicro Aerial Vehicle (MAV). A concrete QGAN design is proposed to generate fake\nMAV navigation data. Initially, the adversary is entirely ignorant about the\ndynamics of the CPS, the strength of the approach from the point of view of the\nbad guy. A design is also proposed to discriminate between genuine and fake MAV\nnavigation data. The designs combine classical optimization, qubit quantum\ncomputing and photonic quantum computing. Using the PennyLane software\nsimulation, they are evaluated over a classical computing platform. We assess\nthe learning time and accuracy of the navigation data generator and\ndiscriminator versus space complexity, i.e., the amount of quantum memory\nneeded to solve the problem.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».