La IA y los problemas difíciles del mundo · Física cuántica y computación cuántica · arXiv · 2026-10-20
Q-MALDetect: detección de malware basada en imágenes cuánticas y análisis de robustez adversarial
Título original: Q-MALDetect: Quantum Image-Based Malware Detection and Adversarial Robustness Analysis
Q-MALDetect es un detector híbrido convolucional y cuántico variacional para representaciones en imagen de bytes de binarios ELF, probado frente a ataques de evasión en el espacio de características y conscientes del ejecutable. Alcanzó un 97.2% de precisión en el entrenamiento, pero su robustez disminuyó al aumentar la intensidad del ataque, con el ataque más fuerte en el espacio de características logrando una tasa de éxito del 78.7%. El entrenamiento adversarial dinámico fue la defensa más eficaz, reduciendo el éxito de los ataques en el espacio de características hasta un 5.0%.