論文の概要: Network Attack Traffic Detection With Hybrid Quantum-Enhanced Convolution Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20436v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 05:23:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.760362
• Title: Network Attack Traffic Detection With Hybrid Quantum-Enhanced Convolution Neural Network
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子強化畳み込みニューラルネットワークによるネットワークアタックトラフィック検出
• Authors: Zihao Wang, Kar Wai Fok, Vrizlynn L. L. Thing,
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングと機械学習(ML)の機能を組み合わせる 本稿では、悪意のあるトラフィックを検出するために、量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)の新たなハイブリッド構造の設計と提案に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.466909402552844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emerging paradigm of Quantum Machine Learning (QML) combines features of quantum computing and machine learning (ML). QML enables the generation and recognition of statistical data patterns that classical computers and classical ML methods struggle to effectively execute. QML utilizes quantum systems to enhance algorithmic computation speed and real-time data processing capabilities, making it one of the most promising tools in the field of ML. Quantum superposition and entanglement features also hold the promise to potentially expand the potential feature representation capabilities of ML. Therefore, in this study, we explore how quantum computing affects ML and whether it can further improve the detection performance on network traffic detection, especially on unseen attacks which are types of malicious traffic that do not exist in the ML training dataset. Classical ML models often perform poorly in detecting these unseen attacks because they have not been trained on such traffic. Hence, this paper focuses on designing and proposing novel hybrid structures of Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) to achieve the detection of malicious traffic. The detection performance, generalization, and robustness of the QML solutions are evaluated and compared with classical ML running on classical computers. The emphasis lies in assessing whether the QML-based malicious traffic detection outperforms classical solutions. Based on experiment results, QCNN models demonstrated superior performance compared to classical ML approaches on unseen attack detection.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)の新たなパラダイムは、量子コンピューティングと機械学習(ML)の機能を組み合わせたものだ。 QMLは、古典的なコンピュータや古典的なMLメソッドが効果的に実行するのに苦労する統計データパターンの生成と認識を可能にする。 QMLは量子システムを利用してアルゴリズム計算速度とリアルタイムデータ処理能力を向上し、MLの分野で最も有望なツールの1つである。 量子重ね合わせと絡み合い機能は、MLの潜在的な特徴表現能力を拡大する可能性を秘めている。 そこで本研究では,量子コンピューティングがMLにどう影響するか,特にMLトレーニングデータセットに存在しない悪意のあるトラフィックのタイプである未知の攻撃に対して,ネットワークトラフィック検出における検出性能をさらに向上できるかを検討する。 古典的なMLモデルは、そのようなトラフィックで訓練されていないため、このような目に見えない攻撃を検出するのによく機能する。 そこで本研究では,悪意のあるトラフィックを検出するために,量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)の新たなハイブリッド構造の設計と提案を行う。 QMLソリューションの検出性能,一般化,ロバスト性を評価し,古典的コンピュータ上で動作する古典的MLと比較した。 QMLベースの悪意のあるトラフィック検出が、古典的なソリューションよりも優れているかどうかを評価することに重点を置いている。 実験結果から,QCNNモデルでは,目立たない攻撃検出における古典的ML手法よりも優れた性能を示した。

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