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该研究团队提出了一种电路级攻击方法“SQUASH”——基于SWAP门操作的量子对抗攻击，旨在破坏用于分类任务的混合量子神经网络（HQNN）。该攻击通过在受害HQNN的变分量子电路中插入SWAP门，直接操纵电路结构，导致量子比特错位并干扰量子态演化。与传统基于噪声或对抗样本的攻击不同，SQUASH无需接触训练数据，也不会在输入态中引入可检测的扰动，具有高度隐蔽性。实验结果表明：非定向SWAP攻击可使分类准确率最高下降74.08%，而定向攻击可将目标类别准确率最多降低79.78%。这些发现揭示了HQNN实现中的关键漏洞，表明需要构建更具抵抗力的架构以应对电路级对抗干预。