論文の概要: QML-IDS: Quantum Machine Learning Intrusion Detection System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16308v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 13:07:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:21.671286
• Title: QML-IDS: Quantum Machine Learning Intrusion Detection System
• Title（参考訳）: QML-IDS:量子機械学習侵入検知システム
• Authors: Diego Abreu, Christian Esteve Rothenberg, Antonio Abelem,
• Abstract要約: 本稿では量子コンピューティングと古典コンピューティングを組み合わせた新しい侵入検知システムQML-IDSを提案する。 QML-IDSはQuantum Machine Learning(QML)手法を用いてネットワークパターンを分析し、攻撃活動を検出する。 我々は,QML-IDSが攻撃検出に有効であることを示し,バイナリおよびマルチクラス分類タスクで良好に動作することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2016264781280588
• License:
• Abstract: The emergence of quantum computing and related technologies presents opportunities for enhancing network security. The transition towards quantum computational power paves the way for creating strategies to mitigate the constantly advancing threats to network integrity. In response to this technological advancement, our research presents QML-IDS, a novel Intrusion Detection System~(IDS) that combines quantum and classical computing techniques. QML-IDS employs Quantum Machine Learning~(QML) methodologies to analyze network patterns and detect attack activities. Through extensive experimental tests on publicly available datasets, we show that QML-IDS is effective at attack detection and performs well in binary and multiclass classification tasks. Our findings reveal that QML-IDS outperforms classical Machine Learning methods, demonstrating the promise of quantum-enhanced cybersecurity solutions for the age of quantum utility.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングと関連する技術の出現は、ネットワークセキュリティを強化する機会を提供する。 量子計算パワーへの移行は、ネットワークの完全性に対する絶え間なく進行する脅威を軽減するための戦略を作成するための道を開く。 本研究は,量子コンピューティング技術と古典コンピューティング技術を組み合わせた新しい侵入検出システムであるQML-IDSを提案する。 QML-IDSはQuantum Machine Learning~(QML)手法を用いてネットワークパターンを分析し、攻撃活動を検出する。 QML-IDS が攻撃検出に有効であり,バイナリおよびマルチクラス分類タスクにおいて良好であることを示す。 以上の結果から,QML-IDSは従来の機械学習手法よりも優れており,量子ユーティリティ時代における量子強化型サイバーセキュリティソリューションの可能性を実証している。

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