Stabilized quantum-enhanced SIEM architecture and speed-up through Hoeffding tree algorithms enable quantum cybersecurity analytics in botnet detection
Notice bibliographique
Résumé
For the first time, we enable the execution of hybrid quantum machine learning (HQML) methods on real quantum computers with 100 data samples and real-device-based simulations with 5000 data samples, thereby outperforming the current state of research of Suryotrisongko and Musashi from 2022 who were dealing with 1000 data samples and quantum simulators (pure software-based emulators) only. Additionally, we beat their reported accuracy of 76.8% by an average accuracy of 91.2%, all within a total execution time of 1687 s. We achieve this significant progress through two-step strategy: Firstly, we establish a stable quantum architecture that enables us to execute HQML algorithms on real quantum devices. Secondly, we introduce new hybrid quantum binary classifiers (HQBCs) based on Hoeffding decision tree algorithms. These algorithms speed up the process via batch-wise execution, reducing the number of shots required on real quantum devices compared to conventional loop-based optimizers. Their incremental nature serves the purpose of online large-scale data streaming for domain generation algorithm (DGA) botnet detection, and allows us to apply HQML to the field of cybersecurity analytics. We conduct our experiments using the Qiskit library with the Aer quantum simulator, and on three different real quantum devices from Azure Quantum: IonQ, Rigetti, and Quantinuum. This is the first time these tools are combined in this manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».