Verwundbarkeit von quantengestützten Kernel-Methoden gegenüber Adversarial-Angriffen und Verteidigungsstrategien

Quantengestützte Klassifikatoren auf Basis von Kernel-Methoden und Support-Vektor-Maschinen sind anfällig für Adversarial-Angriffe, aber einfache Verteidigungsstrategien auf der Grundlage von Daten-Augmentierung können die Klassifikatoren gegen neue Angriffe robust machen.