論文の概要: Post-quantum Federated Learning: Secure And Scalable Threat Intelligence For Collaborative Cyber Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07726v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 16:57:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.101624
• Title: Post-quantum Federated Learning: Secure And Scalable Threat Intelligence For Collaborative Cyber Defense
• Title（参考訳）: 四半期後のフェデレーション学習: セキュアでスケーラブルなサイバー防衛のための脅威知能
• Authors: Prabhudarshi Nayak, Gogulakrishnan Thiyagarajan, Ritunsa Mishra, Vinay Bist,
• Abstract要約: 連合学習(FL)による協調的脅威情報(Collaborative threat intelligence)は、量子コンピューティングの重大なリスクに直面している。 本研究では,ポスト量子暗号(PQC)を用いて組織間データ共有を保護する量子セキュアFLフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collaborative threat intelligence via federated learning (FL) faces critical risks from quantum computing, which can compromise classical encryption methods. This study proposes a quantum-secure FL framework using post-quantum cryptography (PQC) to protect cross-organizational data sharing. We expose vulnerabilities in traditional FL through simulated quantum attacks on RSA encrypted gradients and introduce a hybrid architecture integrating NIST-standardized algorithms CRYSTALS-Kyber for key exchange and CRYSTALS-Dilithium for authentication. Testing on APT attack datasets demonstrated 97.6% threat detection accuracy with minimal latency overhead (18.7%), validating real-world viability. A healthcare consortium case study confirmed secure ransomware indicator sharing without breaching privacy regulations. The work highlights the urgency of quantum ready defenses and provides technical guidelines for deploying PQC in FL systems, alongside policy recommendations for standardizing quantum resilience in threat-sharing networks.
• Abstract（参考訳）: 連合学習(FL)による協調的脅威情報(Collaborative threat intelligence)は、古典的な暗号化手法を損なう可能性がある量子コンピューティングの重大なリスクに直面している。 本研究では,ポスト量子暗号(PQC)を用いて組織間データ共有を保護する量子セキュアFLフレームワークを提案する。 我々は、RSA暗号化勾配に対する量子攻撃をシミュレーションし、鍵交換のためのNIST標準化アルゴリズムCRYSTALS-Kyberと認証のためのCRYSTALS-Dilithiumを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを導入することにより、従来のFLの脆弱性を明らかにする。 APT攻撃データセットのテストでは、97.6%の脅威検出精度と遅延オーバーヘッドの最小化(18.7%)が実証された。 医療コンソーシアムのケーススタディでは、プライバシー規則に違反しずにランサムウェア指標の共有が確認された。 この研究は、量子準備防衛の緊急性を強調し、脅威共有ネットワークにおける量子レジリエンスの標準化のためのポリシー推奨とともに、FLシステムにPQCをデプロイするための技術的なガイドラインを提供する。

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