WiMi Hologram Cloud: Quanten-Maschinelles-Lernen für besseren Datenschutz

PEKING / LONDON (IT BOLTWISE) – WiMi Hologram Cloud Inc. entwickelt ein innovatives Framework, das Quanten- und klassische Computertechnologien kombiniert, um den Datenschutz zu verbessern. Dieses hybride Modell nutzt die Vorteile des Quantencomputings, um die Datenverarbeitung zu beschleunigen, während es gleichzeitig etablierte Techniken der differentiellen Privatsphäre anwendet, um sensible Informationen zu schützen.

WiMi Hologram Cloud Inc. hat sich der Entwicklung eines hybriden quantenklassischen Modells verschrieben, das die Beschleunigungsfähigkeiten des Quantencomputings mit der Stabilität klassischer Computer kombiniert. Dieses Modell nutzt Algorithmen zur Optimierung der differentiellen Privatsphäre, um den Datenschutz zu gewährleisten. Ein zentraler Aspekt ist die Integration von Mechanismen der differentiellen Privatsphäre in das Design von Quantenschaltungen. Dabei wird das Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Modellleistung während der Simulations- und Testphase bewertet.

Das Hybridmodell verwendet eine Quantenschicht für die Merkmalsextraktion und komplexe Transformationen, während die klassische Schicht für die Umsetzung des differentiellen Datenschutzes und die endgültigen Entscheidungen zuständig ist. Die Quantenschicht nutzt die Superpositions- und Verschränkungseigenschaften von Quantenbits, um eine effiziente Datenkodierung und Informationsextraktion zu erreichen. Die klassische Schicht hingegen verwendet etablierte Techniken der differentiellen Privatsphäre, indem sie geeignetes Rauschen hinzufügt, um die Auswirkungen einzelner Datenpunkte zu verschleiern.

Basierend auf der Ausgabe der Quantenschicht wendet die klassische Schicht Mechanismen der differentiellen Privatsphäre wie Laplace-Rauschen oder Gauß-Rauschen an. Dies stellt sicher, dass die Empfindlichkeit des Modells gegenüber einzelnen Datenänderungen unter einem vordefinierten Schwellenwert bleibt. Gleichzeitig sucht das Modell durch Anpassung des Rauschpegels und der Modellkomplexität das optimale Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Modellgenauigkeit.

Aufgrund der Einschränkungen der aktuellen Quantenhardware wird das Modell zunächst durch Simulation auf klassischen Computern getestet. Dies dient dazu, die Wirksamkeit des Mechanismus der differentiellen Privatsphäre zu überprüfen und dessen Auswirkungen auf die Modellleistung zu bewerten. Das von WiMi entwickelte hybride Quanten-Klassik-Modell stärkt den Datenschutz und verhindert wirksam das Durchsickern sensibler Informationen.

Die Einführung der Technologie zum Schutz der differentiellen Privatsphäre erhöht die Toleranz des Modells gegenüber Rauschen und Datenstörungen. Dies trägt zur Verbesserung seiner Generalisierungsfähigkeit bei und eröffnet neue Wege für die praktische Anwendung des Quantencomputings. Mit den Fortschritten in der Quantentechnologie und der Vertiefung der Theorie des differentiellen Privatsphäre-Quantenmaschinenlernens erwartet das Unternehmen in Zukunft die Entstehung innovativerer Anwendungen in Bereichen wie der medizinischen Datenanalyse und der finanziellen Risikobewertung.

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