KI und die schwierigen Probleme der Welt · Quantenphysik & Quantencomputing · arXiv · 2026-10-20
Q-MALDetect: Quantenbildbasierte Malware-Erkennung und Analyse der adversarialen Robustheit
Originaltitel: Q-MALDetect: Quantum Image-Based Malware Detection and Adversarial Robustness Analysis
Q-MALDetect ist ein hybrider Detektor aus Faltungsnetz und variationellem Quantenschaltkreis für Byte-Bild-Darstellungen von ELF-Binärdateien, der gegen Evasionsangriffe im Merkmalsraum und ausführbarkeitsbewusste Evasionsangriffe getestet wurde. Er erreichte eine Trainingsgenauigkeit von 97,2 %, doch seine Robustheit sank mit zunehmender Angriffsstärke, wobei der stärkste Merkmalsraum-Angriff eine Erfolgsrate von 78,7 % erzielte. Dynamisches adversariales Training war die wirksamste Abwehr und senkte die Erfolgsrate von Merkmalsraum-Angriffen auf bis zu 5,0 %.