論文の概要: VQC-ZTI: Variational Quantum Control for Zero Trust Protection of the Tactile Internet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18572v2
- Date: Thu, 27 Aug 2026 15:34:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-28 14:16:51.464289
- Title: VQC-ZTI: Variational Quantum Control for Zero Trust Protection of the Tactile Internet
- Title（参考訳）: VQC-ZTI: 触覚インターネットのゼロトラスト保護のための変分量子制御
- Abstract要約: テキスタイルインターネットサービスは、物理的アクティベーションに直接サイバーイベントを関連付けるため、セキュリティ上の決定は制御経路を乱すことなくリスク差別を改善する。
本稿では、タクティルインターネットサービスのゼロトラスト保護のための分割平面フレームワークであるVQCZTIを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0334649765057298
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tactile Internet services couple cyber events directly to physical actuation, so security decisions must improve risk discrimination without perturbing the control path. This paper presents VQC-ZTI, a split-plane Variational Quantum Classifier framework for zero-trust protection of Tactile Internet services, in which an off-path VQC analyzes encrypted-flow telemetry while an on-path policy engine applies cached deterministic grant, restrict, step-up, and deny actions. By decoupling anomaly scoring from enforcement, VQC-ZTI preserves predictable control behavior and allows detector sensitivity and policy aggressiveness to be tuned independently. We evaluate the framework on CESNET-derived aggregated traffic using random, entity-group, and temporal holdouts with a hybrid PyTorch-PennyLane implementation. The full-hybrid Quantum Neural Network achieves mean areas under the receiver operating characteristic curve of 0.9981, 0.9974, and 0.9941 and reduces the false-positive rate relative to ExtraTrees by 44.6%, 49.6%, and 67.9%, respectively. A representative component-timing decomposition further illustrates that batched VQC scoring remains in the asynchronous evidence path rather than the immediate enforcement path.
- Abstract（参考訳）: テキスタイルインターネットサービスは、物理的アクティベーションに直接サイバーイベントを関連付けるため、セキュリティ上の決定は、制御経路を乱すことなく、リスク差別を改善する必要がある。
本稿では,Tactile Internet サービスのゼロトラスト保護のための分割平面変分量子分類フレームワークである VQC-ZTI を提案する。このフレームワークでは,オフパスのVQC が暗号化フローテレメトリを解析し,オンパスのポリシーエンジンがキャッシュされた決定論的付与,制限,ステップアップ,拒否を行う。
VQC-ZTIは異常スコアを執行から切り離すことで、予測可能な制御動作を保持し、検知感度と政策攻撃性を独立して調整することができる。
PyTorch-PennyLaneハイブリッド実装を用いて,ランダム,エンティティグループ,時間的ホールドアウトを用いて,CESNET由来の集約トラフィックに関するフレームワークの評価を行った。
フルハイブリッド量子ニューラルネットワークは、受信機動作特性曲線の0.9981、0.9974、0.9941の平均領域を達成し、ExtraTreesに対する偽陽性率をそれぞれ44.6%、49.6%、67.9%削減する。
代表的なコンポーネント最適化分解は、バッチ化されたVQCスコアが即時実行パスよりも非同期エビデンスパスに留まっていることを示している。
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