qIDS: Sistema de Detecção de Ataques baseado em Aprendizado de Máquina Quântico Híbrido - Abreu, Diego; Rothenberg, Christian R. Esteve; Abelém, Antônio (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2024: Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2024.1353, 2024)
A ascensão da utilidade quântica no campo da computação quântica apresenta não apenas desafios, mas também oportunidades para aprimorar a segurança de redes. Esta mudança de paradigma nas capacidades computacionais permite o desenvolvimento de soluções avançadas para contrapor a rápida evolução dos ataques de rede. Aproveitando este avanço tecnológico, este trabalho apresenta o qIDS, um Sistema de Detecção de Intrusão (IDS) que integra de forma inovadora abordagens de computação quântica e clássica. O qIDS utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina Quântico (QML) para aprender efetivamente os comportamentos da rede e identificar atividades maliciosas. Ao realizar avaliações experimentais abrangentes em conjuntos de dados públicos, evidenciou-se a competência do qIDS na detecção de ataques, destacando-se, tanto em tarefas de classificação binária quanto multiclasse. Nossos resultados revelam que o qIDS compete favoravelmente com métodos de Aprendizado de Máquina clássicos, destacando o potencial das soluções de cibersegurança aprimoradas por tecnologia quântica na era da utilidade quântica.