量子注意力鲁棒性消融审计：比较规则致排序反转

Owen Friedewald 等作者提交的预印本论文对四量子比特量子注意力检测器做鲁棒性消融审计，发现移除输入缩放模块后，鲁棒性差异可能来自比较规则而非模块本身：在固定物理攻击预算下该模块看似有益，但匹配编码器扰动上界后排序反转。 研究还称，替换训练模型的输入缩放会破坏检测，重训线性分类层可恢复检测率但改变个体预测。 作者指出证据限于10个种子、精确模拟、合成数据和有限攻击集，经典基线在干净预测上表现更好；该论文已被 NeurIPS 2026 SaTQuML Workshop 接收为长口头报告。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。