論文の概要: A Quantum Algorithm To Locate Unknown Hashgrams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02911v3
• Date: Fri, 6 May 2022 14:25:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-21 00:37:50.195054
• Title: A Quantum Algorithm To Locate Unknown Hashgrams
• Title（参考訳）: 未知のハッシュグラムを探索する量子アルゴリズム
• Authors: Nicholas R. Allgood and Charles K. Nicholas
• Abstract要約: 悪意のあるソフトウェアを識別する最も頻繁なハッシュと$n$-gramを見つけるために使用されるソフトウェアの組み合わせは、量子アルゴリズムから大きな恩恵を受ける可能性がある。 ハッシュと$n$-gramのテーブルを量子コンピュータにロードすることで、$n$-gramをハッシュにマッピングするプロセスを高速化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1530723302736279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing has evolved quickly in recent years and is showing significant benefits in a variety of fields, especially in the realm of cybersecurity. The combination of software used to locate the most frequent hashes and $n$-grams that identify malicious software could greatly benefit from a quantum algorithm. By loading the table of hashes and $n$-grams into a quantum computer we can speed up the process of mapping $n$-grams to their hashes. The first phase will be to use KiloGram to find the top-$k$ hashes and $n$-grams for a large malware corpus. From here, the resulting hash table is then loaded into a quantum simulator. A quantum search algorithm is then used search among every permutation of the entangled key and value pairs to find the desired hash value. This prevents one from having to re-compute hashes for a set of $n$-grams, which can take on average $O(MN)$ time, whereas the quantum algorithm could take $O(\sqrt{N})$ in the number of table lookups to find the desired hash values.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは近年急速に進化し、特にサイバーセキュリティの分野では、様々な分野で大きな利益をもたらしている。 最も頻繁なハッシュを見つけるためのソフトウェアと、悪意のあるソフトウェアを識別する$n$-gramの組み合わせは、量子アルゴリズムの恩恵を受ける可能性がある。 ハッシュと$n$-gramのテーブルを量子コンピュータにロードすることで、$n$-gramをハッシュにマッピングするプロセスを高速化することができる。 最初のフェーズでは、KiloGramを使用して、大規模なマルウェアコーパスの上位$k$ハッシュと$n$-gramを見つける。 ここから得られたハッシュテーブルが量子シミュレータにロードされる。 次に、量子探索アルゴリズムを用いて、絡み合った鍵と値対のあらゆる順列を探索し、所望のハッシュ値を求める。 これにより、平均$O(MN)$時間を要する$n$-gramのハッシュを再計算する必要がなくなるが、量子アルゴリズムはテーブルのルックアップ数で$O(\sqrt{N})$を計算して所望のハッシュ値を見つけることができる。

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