論文の概要: Quantum AI Algorithm Development for Enhanced Cybersecurity: A Hybrid Approach to Malware Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05370v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 09:28:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.470929
• Title: Quantum AI Algorithm Development for Enhanced Cybersecurity: A Hybrid Approach to Malware Detection
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティ強化のための量子AIアルゴリズム開発:マルウェア検出へのハイブリッドアプローチ
• Authors: Tanya Joshi, Krishnendu Guha,
• Abstract要約: 本研究では、サイバーセキュリティ脅威検出のための量子機械学習(QML)アルゴリズムの適用について検討する。 我々は、マルウェア検出タスクのための量子ニューラルネットワーク(QNN)、量子サポートベクトルマシン(QSVM)、ハイブリッド量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)など、様々なQMLアルゴリズムを実装し、評価する。 QML法は従来の手法に比べて優れた性能を示し,QNNでは95%,QSVMでは94%の精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores the application of quantum machine learning (QML) algorithms to enhance cybersecurity threat detection, particularly in the classification of malware and intrusion detection within high-dimensional datasets. Classical machine learning approaches encounter limitations when dealing with intricate, obfuscated malware patterns and extensive network intrusion data. To address these challenges, we implement and evaluate various QML algorithms, including Quantum Neural Networks (QNN), Quantum Support Vector Machines (QSVM), and hybrid Quantum Convolutional Neural Networks (QCNN) for malware detection tasks. Our experimental analysis utilized two datasets: the Intrusion dataset, comprising 150 samples with 56 memory-based features derived from Volatility framework analysis, and the ObfuscatedMalMem2022 dataset, containing 58,596 samples with 57 features representing benign and malicious software. Remarkably, our QML methods demonstrated superior performance compared to classical approaches, achieving accuracies of 95% for QNN and 94% for QSVM. These quantum-enhanced methods leveraged quantum superposition and entanglement principles to accurately identify complex patterns within highly obfuscated malware samples that were imperceptible to classical methods. To further advance malware analysis, we propose a novel real-time malware analysis framework that incorporates Quantum Feature Extraction using Quantum Fourier Transform, Quantum Feature Maps, and Classification using Variational Quantum Circuits. This system integrates explainable AI methods, including GradCAM++ and ScoreCAM algorithms, to provide interpretable insights into the quantum decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,特にマルウェアの分類と高次元データセットへの侵入検知において,サイバーセキュリティの脅威検出を強化するために量子機械学習(QML)アルゴリズムの適用について検討する。 古典的な機械学習アプローチは、複雑で難解なマルウェアパターンと広範なネットワーク侵入データを扱う際に制限に直面する。 これらの課題に対処するために、マルウェア検出タスクのための量子ニューラルネットワーク(QNN)、量子サポートベクトルマシン(QSVM)、ハイブリッド量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)など、さまざまなQMLアルゴリズムを実装し、評価する。 実験分析では,Volatilityフレームワーク分析から得られた56個のメモリベース特徴を持つ150個のサンプルからなるIntrusionデータセットと,良性および悪意のあるソフトウェアを表す57個の特徴を持つ58,596個のサンプルを含むObfuscatedMalMem2022データセットの2つのデータセットを使用した。 QML法は従来の手法に比べて優れた性能を示し,QNNでは95%,QSVMでは94%の精度を示した。 これらの量子増幅法は、量子重ね合わせと絡み合いの原理を利用して、古典的手法には受け入れられない高度に難解なマルウェアサンプル内の複雑なパターンを正確に同定した。 そこで本研究では,量子フーリエ変換を用いた量子特徴抽出,量子特徴マップ,変分量子回路を用いた分類を組み込んだ新しいリアルタイムマルウェア解析フレームワークを提案する。 このシステムは、GradCAM++やScoreCAMアルゴリズムを含む説明可能なAIメソッドを統合し、量子決定プロセスに関する解釈可能な洞察を提供する。

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