Quanten-Neuralnetzwerke: So lässt sich ein QNN in mehreren Stufen angreifen

Forscher des Fraunhofer AISEC haben einen mehrstufigen Angriff auf ein Quanten-Neuralnetzwerk demonstriert, das auf Trapped-Ion-Hardware läuft. Die Kombination aus Seitenkanalanalyse, adversarischen Beispielen und Übersprechen zeigt: Quanten-KI muss von Beginn an abgesichert werden.

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