論文の概要: Towards Quantum Optimised Malware Containment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26692v1
• Date: Wed, 29 Apr 2026 13:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.43157
• Title: Towards Quantum Optimised Malware Containment
• Title（参考訳）: 量子最適化型マルウェア封じ込めに向けて
• Authors: Matthew Sutcliffe, Ravindra Mutyamsetty,
• Abstract要約: コンピュータネットワークにおけるマルウェアの封入は、ネットワーク影響の最小化問題として自然に定式化できる。 量子振幅推定(QAE)とGrover Minimum Finding(GMF)を組み合わせたハイブリッド量子アプローチを提案する。 本稿では, 量子オラクルの構成を記述し, 結果として生じる複雑性の改善を解析する形式的問題定義を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The containment of malware in computing networks may be naturally formulated as a network influence minimisation problem, in which one seeks to limit the expected spread of an infection while balancing the operational cost of disabling network connections. Classical approaches often rely on Monte Carlo simulation of stochastic diffusion processes and greedy optimisation over candidate edge removals, resulting in significant computational overhead due to repeated influence evaluations. In this work, we propose a hybrid quantum approach which combines Quantum Amplitude Estimation (QAE) and Grover Minimum Finding (GMF) to provide quadratic improvements in both the estimation and optimisation components of the problem. Specifically, QAE replaces classical Monte Carlo simulation, reducing the sampling complexity of influence estimation from $O(1/\varepsilon^2)$ to $O(1/\varepsilon)$ for a target additive error $\varepsilon \ll 1$, while GMF reduces the number of candidate evaluations required to identify optimal edge removals from $O(|E_C|)$ to $O(\sqrt{|E_C|})$. We present a formal problem definition, describe the construction of the corresponding quantum oracles, and analyse the resulting complexity improvements under standard oracle assumptions. Preliminary experiments, including classical simulation of QAE and small-scale execution of Grover search on real quantum hardware, support the expected theoretical scaling. While practical implementation at scale requires fault-tolerant quantum devices, our results demonstrate that quantum algorithms offer a promising long-term direction for accelerating stochastic network optimisation problems such as malware containment.
• Abstract（参考訳）: コンピュータネットワークにおけるマルウェアの封入はネットワーク影響の最小化問題として自然に定式化されうる。 古典的なアプローチは、しばしばモンテカルロの確率拡散過程のシミュレーションと、候補のエッジ除去に対するグリーディ最適化に依存しており、繰り返しの影響評価によって計算オーバーヘッドが大幅に増加する。 本研究では,量子振幅推定(QAE)とGrover Minimum Finding(GMF)を組み合わせたハイブリッド量子アプローチを提案する。 具体的には、QAEは古典的モンテカルロシミュレーションを置き換え、影響推定のサンプリング複雑さを$O(1/\varepsilon^2)$から$O(1/\varepsilon)$に減らし、ターゲット加算誤差を$\varepsilon \ll 1$に減らし、GMFは$O(|E_C|)$から$O(\sqrt{|E_C|})$に最適なエッジ除去を特定するのに必要な候補評価数を減らした。 形式的問題定義を提示し、対応する量子オラクルの構成を記述し、その結果の複雑性改善を標準的なオラクル仮定で分析する。 QAEの古典的シミュレーションや、実際の量子ハードウェア上でのGroverサーチの小規模実行を含む予備的な実験は、予想される理論的スケーリングをサポートする。 大規模に実施するにはフォールトトレラントな量子デバイスが必要であるが,我々の結果は,量子アルゴリズムがマルウェア封じ込めなどの確率的ネットワーク最適化問題を高速化する上で,有望な長期的方向性を提供することを示した。

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