用量子机器学习算法保护隐私 首次得到原理性演示验证

劳伦斯伯克利国家实验室的研究人员日前分享了他们在量子机器学习(QML)方面的最新研究成果。该团队开发了一种混合量子经典模型,该模型经过训练后可以利用差分隐私优化QML算法来保护隐私,这样攻击者无法轻易从训练数据中获取个人隐私信息,且不会显著降低模型的准确性。这项研究标志着隐私保护QML算法首次得到了原理性演示验证。

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