Nicola Franco

Diese Studie verbessert die Sicherheit von Quanten-Maschinenlernen gegen feindliche Angriffe durch Rauschkanäle und Privatsphäre-Methoden.

Untersuchen von quantenrandomisiertem Glätten und seiner Rolle bei zuverlässigen Vorhersagen.

Die Integration von Quantencomputing und randomisiertem Glätten verbessert die Sicherheit von Machine-Learning-Modellen gegen Angriffe.

Dieser Artikel bespricht, wie man die Robustheit von Quanten-Maschinenlernmodellen gegen Angriffe verbessern kann.