論文の概要: Towards Adapting Federated & Quantum Machine Learning for Network Intrusion Detection: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21389v1
- Date: Wed, 24 Sep 2025 01:39:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.896164
- Title: Towards Adapting Federated & Quantum Machine Learning for Network Intrusion Detection: A Survey
- Title（参考訳）: ネットワーク侵入検出のためのフェデレーション・量子機械学習の適用に向けて:調査
- Authors: Devashish Chaudhary, Sutharshan Rajasegarar, Shiva Raj Pokhrel,
- Abstract要約: 本調査では,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)とフェデレートラーニング(FL)の統合について検討する。
FLは、データのプライバシを保持しながら、分散デバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
我々は、DDoS、MITM、ボットネット攻撃を含む脅威に対する、プライバシー保護技術、モデル圧縮アプローチ、および攻撃固有のフェデレーションソリューションについて、詳細な調査を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.598284763363093
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This survey explores the integration of Federated Learning (FL) with Network Intrusion Detection Systems (NIDS), with particular emphasis on deep learning and quantum machine learning approaches. FL enables collaborative model training across distributed devices while preserving data privacy-a critical requirement in network security contexts where sensitive traffic data cannot be centralized. Our comprehensive analysis systematically examines the full spectrum of FL architectures, deployment strategies, communication protocols, and aggregation methods specifically tailored for intrusion detection. We provide an in-depth investigation of privacy-preserving techniques, model compression approaches, and attack-specific federated solutions for threats including DDoS, MITM, and botnet attacks. The survey further delivers a pioneering exploration of Quantum FL (QFL), discussing quantum feature encoding, quantum machine learning algorithms, and quantum-specific aggregation methods that promise exponential speedups for complex pattern recognition in network traffic. Through rigorous comparative analysis of classical and quantum approaches, identification of research gaps, and evaluation of real-world deployments, we outline a concrete roadmap for industrial adoption and future research directions. This work serves as an authoritative reference for researchers and practitioners seeking to enhance privacy, efficiency, and robustness of federated intrusion detection systems in increasingly complex network environments, while preparing for the quantum-enhanced cybersecurity landscape of tomorrow.
- Abstract（参考訳）: 本調査では、深層学習と量子機械学習のアプローチを中心に、フェデレートラーニング(FL)とネットワーク侵入検知システム(NIDS)の統合について検討する。
FLは、データプライバシを保護しながら、分散デバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
包括的解析により,侵入検出に適したFLアーキテクチャ,デプロイメント戦略,通信プロトコル,集約手法の全スペクトルを体系的に検討した。
我々は、DDoS、MITM、ボットネット攻撃を含む脅威に対する、プライバシー保護技術、モデル圧縮アプローチ、および攻撃固有のフェデレーションソリューションについて、詳細な調査を行う。
調査はさらに、量子特徴符号化、量子機械学習アルゴリズム、およびネットワークトラフィックにおける複雑なパターン認識のための指数的スピードアップを約束する量子固有集約方法について議論する、量子FL(Quantum FL)の先駆的な調査を行っている。
古典的および量子的アプローチの厳密な比較分析、研究ギャップの同定、実世界の展開の評価を通じて、産業導入の具体的なロードマップと今後の研究方向性を概説する。
この研究は、ますます複雑なネットワーク環境におけるフェデレーションによる侵入検知システムのプライバシー、効率、堅牢性を向上し、明日の量子化サイバーセキュリティの展望に備える研究者や実践者の権威的な参考となる。
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