L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique quantique et informatique quantique · arXiv · 2026-10-20
Q-MALDetect : détection de logiciels malveillants par images quantiques et analyse de la robustesse adversariale
Titre original: Q-MALDetect: Quantum Image-Based Malware Detection and Adversarial Robustness Analysis
Q-MALDetect est un détecteur hybride, combinant réseau convolutif et circuit quantique variationnel, pour des représentations en images d'octets de binaires ELF, testé face à des attaques d'évasion dans l'espace des caractéristiques et tenant compte de l'exécutable. Il a atteint 97,2 % de précision à l'entraînement, mais sa robustesse diminuait à mesure que la force de l'attaque augmentait, l'attaque la plus forte dans l'espace des caractéristiques atteignant un taux de réussite de 78,7 %. L'entraînement adversarial dynamique a été la défense la plus efficace, réduisant le taux de réussite des attaques dans l'espace des caractéristiques jusqu'à 5,0 %.