論文の概要: Evaluating the Potential of Quantum Machine Learning in Cybersecurity: A Case-Study on PCA-based Intrusion Detection Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11173v1
- Date: Sun, 16 Feb 2025 15:49:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:15:48.254381
- Title: Evaluating the Potential of Quantum Machine Learning in Cybersecurity: A Case-Study on PCA-based Intrusion Detection Systems
- 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可能性評価:PCAによる侵入検知システムの事例研究
- Authors: Armando Bellante, Tommaso Fioravanti, Michele Carminati, Stefano Zanero, Alessandro Luongo,
- Abstract要約: 従来の機械学習のサイバーセキュリティアプリケーションに対する量子コンピューティングと機械学習(QML)の影響について検討する。
まず、サイバーセキュリティに特有な機械学習問題における量子コンピューティングの潜在的な利点について検討する。
次に,実世界の問題に対するフォールトトレラントQMLアルゴリズムの今後の影響を定量化する手法について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.184783937646806
- License:
- Abstract: Quantum computing promises to revolutionize our understanding of the limits of computation, and its implications in cryptography have long been evident. Today, cryptographers are actively devising post-quantum solutions to counter the threats posed by quantum-enabled adversaries. Meanwhile, quantum scientists are innovating quantum protocols to empower defenders. However, the broader impact of quantum computing and quantum machine learning (QML) on other cybersecurity domains still needs to be explored. In this work, we investigate the potential impact of QML on cybersecurity applications of traditional ML. First, we explore the potential advantages of quantum computing in machine learning problems specifically related to cybersecurity. Then, we describe a methodology to quantify the future impact of fault-tolerant QML algorithms on real-world problems. As a case study, we apply our approach to standard methods and datasets in network intrusion detection, one of the most studied applications of machine learning in cybersecurity. Our results provide insight into the conditions for obtaining a quantum advantage and the need for future quantum hardware and software advancements.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、計算の限界に対する私たちの理解に革命をもたらすと約束している。
今日、暗号学者は量子可能敵による脅威に対抗するために量子後ソリューションを積極的に開発している。
一方、量子科学者はディフェンダーに力を与えるために量子プロトコルを革新している。
しかし、他のサイバーセキュリティドメインに対する量子コンピューティングと量子機械学習(QML)の広範な影響について検討する必要がある。
本研究では,従来のQMLのサイバーセキュリティ応用に対するQMLの潜在的影響について検討する。
まず、サイバーセキュリティに特有な機械学習問題における量子コンピューティングの潜在的な利点について検討する。
次に,実世界の問題に対するフォールトトレラントQMLアルゴリズムの今後の影響を定量化する手法について述べる。
ケーススタディでは、サイバーセキュリティにおける機械学習の最も研究されている応用の1つであるネットワーク侵入検出における標準手法とデータセットに、我々のアプローチを適用した。
この結果から,量子アドバンテージを実現するための条件と,将来的な量子ハードウェアとソフトウェアの発展の必要性について考察した。
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