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官方账号arXiv cs.LG@Junrui Zhang, Zemin Chen, Lusi Li, Mohammad Ghasemigol, Daniel Takabi, Rui Ning
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推荐理由：这篇论文提出了一个针对量子神经网络的新后门攻击Q-DIBA，能根据输入动态生成触发器，效果比固定触发器好，还扛得住几种常见防御。
Q-DIBA
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7月14日
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量子神经网络（QNN）易受后门攻击，但现有攻击多使用固定触发器，易被视觉检测或频谱签名等防御识别。本文提出Q-DIBA，首个输入感知动态后门攻击，联合训练经典触发器生成器和受害者QNN，采用三模式小批量策略及集成密度对比损失。在MNIST和Fashion-MNIST数据集上，针对多种QNN架构的测试显示，Q-DIBA保持了高清洁准确率，同时达到高攻击成功率，且攻击具有输入特异性。该攻击还能抵御视觉检测、频谱签名检测和微调等现有防御手段。