AIが解く世界の難問 · 量子物理・量子計算 · arXiv · 2026-10-20
Q-MALDetect：量子画像ベースのマルウェア検出と敵対的ロバスト性の分析
原題: Q-MALDetect: Quantum Image-Based Malware Detection and Adversarial Robustness Analysis
ELF形式のx86-64バイナリのバイト画像を対象に、畳み込みと変分量子回路を組み合わせたハイブリッド型の検出器Q-MALDetectを提案し、回避攻撃への耐性を評価した。学習精度は97.2%だったが、攻撃が強まるほど頑健性は低下し、最も強い特徴量空間攻撃では攻撃成功率が78.7%に達した。動的敵対的学習が最も有効な防御であり、特徴量空間の攻撃成功率を5.0%まで下げた。