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Adversarial Pollution Attacks on Quantum Machine Learning Models

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内容提要

本研究提出了一种有效技术，通过分析编码电路输出，解决量子机器学习中的数据污染攻击问题。实验结果表明，该方法能显著降低模型性能，最大降幅达到92%。

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标签

models 攻击问题 数据污染 模型性能 编码电路 量子机器学习
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