論文の概要: Quantum Machine Learning for Malware Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09674v1
• Date: Tue, 9 May 2023 09:21:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-21 10:55:21.053472
• Title: Quantum Machine Learning for Malware Classification
• Title（参考訳）: マルウェア分類のための量子機械学習
• Authors: Gr\'egoire Barru\'e and Tony Quertier
• Abstract要約: 悪意のあるソフトウェア検出の文脈では、機械学習は新しいマルウェアに一般化するために広く使われている。 MLモデルは、これまで見たことのないマルウェアに対して、騙されたり、一般化の問題を抱える可能性があることが示されている。 我々は、量子機械学習アルゴリズムの2つのモデルを実装し、それらを悪意のあるファイルと良質なファイルからなるデータセットの分類のための古典的なモデルと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a context of malicious software detection, machine learning (ML) is widely used to generalize to new malware. However, it has been demonstrated that ML models can be fooled or may have generalization problems on malware that has never been seen. We investigate the possible benefits of quantum algorithms for classification tasks. We implement two models of Quantum Machine Learning algorithms, and we compare them to classical models for the classification of a dataset composed of malicious and benign executable files. We try to optimize our algorithms based on methods found in the literature, and analyze our results in an exploratory way, to identify the most interesting directions to explore for the future.
• Abstract（参考訳）: 悪意のあるソフトウェア検出の文脈では、機械学習(ML)は新しいマルウェアに一般化するために広く使われている。 しかし、MLモデルは、これまで見たことのないマルウェアに対して、騙されたり、一般化の問題を抱える可能性があることが示されている。 分類タスクにおける量子アルゴリズムの利点について検討する。 量子機械学習アルゴリズムの2つのモデルを実装し、悪意のあるファイルと良質なファイルからなるデータセットの分類のために、それらを古典的なモデルと比較する。 文献にみられた手法に基づいてアルゴリズムを最適化し、探索的な方法で結果を解析し、将来を探究する最も興味深い方向を特定する。

関連論文リスト

• A Survey of Malware Detection Using Deep Learning [6.349503549199403]
  本稿では,ディープラーニング(DL)を用いたWindows,iOS,Android,Linuxにおけるマルウェア検出の進歩について検討する。 本稿では,DL分類器を用いたマルウェア検出の問題点と課題について論じる。 各種データセットに対する8つの一般的なDLアプローチについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-27T02:49:55Z)
• Quantum Data Encoding: A Comparative Analysis of Classical-to-Quantum Mapping Techniques and Their Impact on Machine Learning Accuracy [0.0]
  本研究では,古典的機械学習(ML)アルゴリズムへの量子データ埋め込み技術の統合について検討する。 その結果,量子データの埋め込みは,分類精度とF1スコアの向上に寄与することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T08:00:08Z)
• A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
  我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。 我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
• When a RF Beats a CNN and GRU, Together -- A Comparison of Deep Learning and Classical Machine Learning Approaches for Encrypted Malware Traffic Classification [4.495583520377878]
  悪意のあるトラフィック分類の場合、最先端のDLベースのソリューションは、古典的なMLベースのソリューションよりも必ずしも優れているとは限らないことを示す。 マルウェア検出、マルウェア家族分類、ゼロデイ攻撃の検出、反復的に増加するデータセットの分類など、さまざまなタスクに2つのよく知られたデータセットを使用することで、この発見を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T08:59:53Z)
• Gone Fishing: Neural Active Learning with Fisher Embeddings [55.08537975896764]
  ディープニューラルネットワークと互換性のあるアクティブな学習アルゴリズムの必要性が高まっている。 本稿では,ニューラルネットワークのための抽出可能かつ高性能な能動学習アルゴリズムBAITを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T17:26:31Z)
• Practical Machine Learning Safety: A Survey and Primer [81.73857913779534]
  自動運転車のような安全クリティカルなアプリケーションにおける機械学習アルゴリズムのオープンワールド展開は、さまざまなML脆弱性に対処する必要がある。 一般化エラーを低減し、ドメイン適応を実現し、外乱例や敵攻撃を検出するための新しいモデルと訓練技術。 我々の組織は、MLアルゴリズムの信頼性を異なる側面から向上するために、最先端のML技術を安全戦略にマッピングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T05:56:42Z)
• Quantum Machine Learning For Classical Data [0.0]
  量子コンピューティングと教師付き機械学習アルゴリズムの交差について研究する。 特に,教師付き機械学習アルゴリズムの高速化に量子コンピュータがどの程度使えるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-08T12:11:44Z)
• Deep Learning and Traffic Classification: Lessons learned from a commercial-grade dataset with hundreds of encrypted and zero-day applications [72.02908263225919]
  商業用DLトラフィック分類エンジンでの経験を共有します。 暗号化トラフィックから既知のアプリケーションや未知のゼロデイアプリケーションを特定します。 DLモデルに合わせ、最新技術よりも正確で軽量な新しい手法を提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T15:21:22Z)
• Information Theoretic Meta Learning with Gaussian Processes [74.54485310507336]
  情報理論の概念,すなわち相互情報と情報のボトルネックを用いてメタ学習を定式化する。 相互情報に対する変分近似を用いることで、メタ学習のための汎用的かつトラクタブルな枠組みを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T16:47:30Z)
• A Survey on Large-scale Machine Learning [67.6997613600942]
  機械学習はデータに対する深い洞察を与え、マシンが高品質な予測を行うことを可能にする。 ほとんどの高度な機械学習アプローチは、大規模なデータを扱う場合の膨大な時間コストに悩まされる。 大規模機械学習は、ビッグデータからパターンを、同等のパフォーマンスで効率的に学習することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T06:07:52Z)
• Why an Android App is Classified as Malware? Towards Malware Classification Interpretation [34.59397128785141]
  本稿では,マルウェアを高精度に分類し,その分類結果を説明する新しいMLベースのアプローチ(XMal)を提案する。 XMalは多層パーセプトロン(MLP)とアテンション機構をヒンジし、また分類結果に関連する重要な特徴をピンポイントする。 本研究は,Androidのマルウェア検出と解析の研究を通じて,解釈可能なMLを覗き見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-24T03:05:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。