Rede Generativa Adversarial Quântica Semi-Supervisionada (sQGAN) para Detecção de Ataques - Abreu, Diego; Moura, David; Rothenberg, Christian; Abelém, Antônio (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2025: Anais do XLIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2025.5901, 2025)
A evolução das ameaças cibernéticas exige sistemas de detecção de ataques eficientes e precisos, mas a escassez de dados rotulados limita o uso de modelos supervisionados convencionais. Este artigo propõe a Rede Generativa Adversarial Quântica Semi-Supervisionada (sQGAN) para detecção de ataques, que combina aprendizado semi-supervisionado com arquiteturas adversárias quânticas, aproveitando dados rotulados e não rotulados para melhorar a detecção em cenários de dados escassos. As principais contribuições incluem (1) uma arquitetura quântica semi-supervisionada eficaz com poucos dados rotulados, (2) integração de redes geradoras e discriminativas quânticas para aprimorar a detecção de ataques e (3) um estudo experimental comparando o desempenho da sQGAN com arquiteturas quânticas. Os resultados mostram que a sQGAN oferece F1 score signficativo e robustez para detecção de ataques em condições adversas de rotulagem.