論文の概要: QFNN-FFD: Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02595v2
- Date: Wed, 1 May 2024 10:04:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-02 17:45:32.811545
- 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、金融詐欺検出のために、量子機械学習(QML)とFederated Learning(FL)との量子コンピューティングを統合するフレームワークである。
量子技術の計算能力とFLが提供する堅牢なデータプライバシ保護を利用することで、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として現れる。
- 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) for financial fraud detection. Using quantum technologies' computational power and the robust data privacy protections offered by FL, QFNN-FFD emerges as a secure and efficient method for identifying fraudulent transactions within the financial sector. Implementing a dual-phase training model across distributed clients enhances data integrity and enables superior performance metrics, achieving precision rates consistently above 95%. Additionally, QFNN-FFD demonstrates exceptional resilience by maintaining an impressive 80% accuracy, highlighting its robustness and readiness for real-world applications. This combination of high performance, security, and robustness against noise positions QFNN-FFD as a transformative advancement in financial technology solutions and establishes it as a new benchmark for privacy-focused fraud detection systems. This framework facilitates the broader adoption of secure, quantum-enhanced financial services and inspires future innovations that could use QML to tackle complex challenges in other areas requiring high confidentiality and accuracy.
- 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を提案する。
量子技術の計算能力とFLが提供する堅牢なデータプライバシー保護を利用することで、QFNN-FFDは金融セクター内の不正取引を識別するための安全かつ効率的な方法として出現する。
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、データの整合性を高め、優れたパフォーマンスメトリクスを可能にし、95%以上の精度を達成する。
さらに、QFNN-FFDは80%の精度を維持し、現実世界のアプリケーションに対する堅牢性と準備性を強調し、例外的なレジリエンスを示している。
このハイパフォーマンス、セキュリティ、およびノイズ位置に対する堅牢性の組み合わせは、金融技術ソリューションの革新的進歩としてQFNN-FFDであり、プライバシを重視した不正検出システムのための新しいベンチマークとして確立されている。
このフレームワークは、セキュアで量子化された金融サービスの広範な採用を促進するとともに、QMLを使用して機密度と正確性を必要とする他の領域の複雑な課題に対処する将来のイノベーションを刺激する。
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