量子科技中心_量科网

由于量子硬件的稀缺性和操作复杂性，量子云平台已成为获取量子计算资源最广泛采用的主流方式。在这种服务导向的范式下，构成高价值知识产权的量子电路面临着未经授权访问、复用和滥用的风险。数字水印技术作为一种有前景的保护机制被广泛探索，其通过嵌入所有权信息来实现追踪和验证。然而，在生成式人工智能最新发展的驱动下，量子电路设计范式正从个体化手工构建转向基于量子电路生成模型（QCGMs）的自动化合成。在此类生成式场景中，仅保护单个输出电路远远不够，而现有的事后处理、以电路为中心的水印方法无法与生成过程整合，往往难以同时确保隐蔽性、功能正确性及大规模鲁棒性。这些局限凸显了需要一种与量子电路生成模型原生集成的新型水印范式。本工作提出了首个面向QCGMs的水印框架，该框架在保持电路保真度的同时将所有权信号嵌入生成过程。研究人员引入对称采样策略使水印编码与模型的高斯先验分布对齐，并通过潜在漂移校正的同步机制抵御对抗性水印攻击。实证结果表明，该方法在一系列干扰条件下实现了高保真电路生成和鲁棒水印检测，为人工智能驱动的量子设计提供了可扩展的安全版权保护路径。