論文の概要: Case Study-Based Approach of Quantum Machine Learning in Cybersecurity:
Quantum Support Vector Machine for Malware Classification and Protection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00284v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 02:04:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 18:40:06.207541
- Title: Case Study-Based Approach of Quantum Machine Learning in Cybersecurity:
Quantum Support Vector Machine for Malware Classification and Protection
- Title（参考訳）: サイバーセキュリティにおける量子機械学習の事例研究--マルウェア分類と保護のための量子支援ベクトルマシン
- Authors: Mst Shapna Akter, Hossain Shahriar, Sheikh Iqbal Ahamed, Kishor Datta
Gupta, Muhammad Rahman, Atef Mohamed, Mohammad Rahman, Akond Rahman, Fan Wu
- Abstract要約: 各種サイバーセキュリティトピックをカバーするQMLベースの学習モジュールを設計・開発する。
本稿では,マルウェアの分類と保護に量子支援ベクトルマシン(QSVM)を用いる。
我々はQSVMモデルを実証し、マルウェアの分類と保護において95%の精度を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.34729912896717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum machine learning (QML) is an emerging field of research that
leverages quantum computing to improve the classical machine learning approach
to solve complex real world problems. QML has the potential to address
cybersecurity related challenges. Considering the novelty and complex
architecture of QML, resources are not yet explicitly available that can pave
cybersecurity learners to instill efficient knowledge of this emerging
technology. In this research, we design and develop QML-based ten learning
modules covering various cybersecurity topics by adopting student centering
case-study based learning approach. We apply one subtopic of QML on a
cybersecurity topic comprised of pre-lab, lab, and post-lab activities towards
providing learners with hands-on QML experiences in solving real-world security
problems. In order to engage and motivate students in a learning environment
that encourages all students to learn, pre-lab offers a brief introduction to
both the QML subtopic and cybersecurity problem. In this paper, we utilize
quantum support vector machine (QSVM) for malware classification and protection
where we use open source Pennylane QML framework on the drebin215 dataset. We
demonstrate our QSVM model and achieve an accuracy of 95% in malware
classification and protection. We will develop all the modules and introduce
them to the cybersecurity community in the coming days.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングを利用して従来の機械学習アプローチを改善し、複雑な現実世界の問題を解決する研究分野である。
QMLは、サイバーセキュリティ関連の課題に対処する可能性がある。
QMLの斬新で複雑なアーキテクチャを考えると、サイバーセキュリティ学習者にこの新興技術の効率的な知識を浸透させるリソースは、まだ明らかではない。
本研究では,学習者中心のケーススタディに基づく学習アプローチを採用することで,様々なサイバーセキュリティトピックをカバーするQMLベースの学習モジュールを設計・開発する。
我々は、QMLの1つのサブトピックを、プレラボ、ラボ、ポストラボの活動からなるサイバーセキュリティトピックに適用し、現実世界のセキュリティ問題を解決するためのQML体験を学習者に提供します。
すべての生徒に学習を促す学習環境に学生を参加させ、動機づけるために、Pre-labはQMLのサブトピックとサイバーセキュリティの問題を簡潔に紹介する。
本稿では,drebin215データセット上のオープンソースのPennylane QMLフレームワークを用いて,マルウェアの分類と保護に量子支援ベクトルマシン(QSVM)を用いる。
我々はQSVMモデルを実証し、マルウェアの分類と保護において95%の精度を達成する。
すべてのモジュールを開発し、今後数日のうちにサイバーセキュリティコミュニティに導入する予定です。
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