QML-IDS em Open RAN sob Restrições NISQ - Abreu, Diego; Silva, Murilo; Sousa, Fiterlinge; Farias, Fernando (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg_estendido.2026.31672, 2026)
A desagregação do Open RAN amplia a superfície de ataque das redes 5G/6G, tornando necessária a adoção de mecanismos eficientes de detecção de intrusão. Este trabalho propõe e avalia um pipeline de detecção baseado em aprendizado de máquina clássico e quântico, utilizando o conjunto público Netslab-5G-ORAN-IDD, com 1,7 milhão de registros e seis classes de tráfego. São comparados cinco classificadores clássicos e três abordagens quânticas: QKSVM, VQC e QIK-SVM. O QKSVM alcançou 93,9% ± 1,2% de acurácia binária e superou o SVM-RBF nos 10 pares treino/teste avaliados, com ganho médio de 0,85 ± 0,56 pp. Em cenários heurísticos de ruído NISQ inspirados em backends IBM Quantum, a degradação binária foi de 1,6 a 3,3 pp, enquanto o VQC não convergiu e ficou abaixo da baseline majoritária. A principal contribuição é uma avaliação comparativa e repetida de métodos baseados em quantum kernels para IDS em O-RAN, incluindo sua sensibilidade a ruído NISQ e as limitações para uso no near-RT RIC.