IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Física quântica e computação quântica · arXiv · 2026-10-20
Q-MALDetect: Detecção de Malware Baseada em Imagens Quânticas e Análise de Robustez Adversarial
Título original: Q-MALDetect: Quantum Image-Based Malware Detection and Adversarial Robustness Analysis
O Q-MALDetect é um detector híbrido, convolucional e quântico variacional, para representações em imagem de bytes de binários ELF, testado contra ataques de evasão no espaço de características e cientes do executável. Ele alcançou 97,2% de acurácia no treinamento, mas sua robustez diminuiu à medida que a intensidade do ataque aumentou, com o ataque mais forte no espaço de características atingindo uma taxa de sucesso de 78,7%. O treinamento adversarial dinâmico foi a defesa mais eficaz, reduzindo o sucesso dos ataques no espaço de características para até 5,0%.