Quantum Adiabatic Generation of Human-Like Passwords

要約

自然言語処理用の生成人工知能（GENAI）（NLP）は、これまでに優勢なAIテクノロジーです。
量子コンピューティング（QC）の重要な視点は、QCがGenaiモデルのトレーニングと運用の膨大なリソース要件を削減する可能性があるかどうかの問題です。
現在、大規模な生成NLPタスクは実用的な量子コンピューターでは手の届かないところにありますが、パスワードなどの短いセマンティック構造の生成はそうではありません。
実際のユーザーの動作を模倣するパスワードの生成には、現実的な脅威モデルに対する認証システムをテストするなど、多くのアプリケーションがあります。
深い学習による古典的なパスワードの生成は、最近、斬新で現実的なパスワード候補を生成する能力に大きな進歩を遂げて調査されています。
現在の作業では、このタスクの断熱量子コンピューターの有用性を調査します。
より正確には、トークン文字列のさまざまなエンコーディングを研究し、二次制約のないバイナリ最適化（QUBO）およびユニットディスク最大独立セット（UD-MIS）の問題に基づいて新しいアプローチを提案します。
私たちのアプローチにより、データからのトークン分布を推定し、測定して生成されたパスワードを最終的にサンプリングする量子状態を断熱的に準備することができます。
我々の結果は、Quera Aquila 256 Qubit Neutral Atom Quantum Computerで生成された128のパスワードの比較的小さなサンプルに、「Tunas200992」や「Teedem28iglove」などの人間のようなパスワードが含まれていることを示しています。

要約(オリジナル)

Generative Artificial Intelligence (GenAI) for Natural Language Processing (NLP) is the predominant AI technology to date. An important perspective for Quantum Computing (QC) is the question whether QC has the potential to reduce the vast resource requirements for training and operating GenAI models. While large-scale generative NLP tasks are currently out of reach for practical quantum computers, the generation of short semantic structures such as passwords is not. Generating passwords that mimic real user behavior has many applications, for example to test an authentication system against realistic threat models. Classical password generation via deep learning have recently been investigated with significant progress in their ability to generate novel, realistic password candidates. In the present work we investigate the utility of adiabatic quantum computers for this task. More precisely, we study different encodings of token strings and propose novel approaches based on the Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) and the Unit-Disk Maximum Independent Set (UD-MIS) problems. Our approach allows us to estimate the token distribution from data and adiabatically prepare a quantum state from which we eventually sample the generated passwords via measurements. Our results show that relatively small samples of 128 passwords, generated on the QuEra Aquila 256-qubit neutral atom quantum computer, contain human-like passwords such as ‘Tunas200992’ or ‘teedem28iglove’.

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