Fugu-MT 論文翻訳(概要): QFNN-FFD: Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection

論文の概要: QFNN-FFD: Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02595v1
Date: Wed, 3 Apr 2024 09:19:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 17:50:35.118284
Title: QFNN-FFD: Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection
Title（参考訳）: QFNN-FFD:ファイナンシャルフラッド検出のための量子フェデレーションニューラルネットワーク
Authors: Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique, Mohamed Bennai,
Abstract要約: 本研究ではQFNN-FFD(Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection)を提案する。 QFNN-FFDは、QML(Quantum Machine Learning)とFL(Federated Learning)を融合した最先端フレームワークで、金融詐欺検出を革新する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2435928520499635
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study introduces the Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection (QFNN-FFD), a cutting-edge framework merging Quantum Machine Learning (QML) and quantum computing with Federated Learning (FL) to innovate financial fraud detection. Using quantum technologies' computational power and FL's data privacy, QFNN-FFD presents a secure, efficient method for identifying fraudulent transactions. Implementing a dual-phase training model across distributed clients surpasses existing methods in performance. QFNN-FFD significantly improves fraud detection and ensures data confidentiality, marking a significant advancement in fintech solutions and establishing a new standard for privacy-focused fraud detection.
Abstract（参考訳）: 本研究では、QFNN-FFD(Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection)、QML(Quantum Machine Learning)とFL(Federated Learning)を融合した最先端フレームワークについて紹介する。量子技術の計算能力とFLのデータプライバシーを用いて、QFNN-FFDは不正取引を識別するためのセキュアで効率的な方法を示す。分散クライアント間でのデュアルフェーズトレーニングモデルの実装は、パフォーマンス上の既存のメソッドを超越します。 QFNN-FFDは不正検出を大幅に改善し、データの機密性を確保し、フィンテックソリューションの大幅な進歩と、プライバシにフォーカスした不正検出の新しい標準を確立する。

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