Pauli

量子神经网络利用噪声实现鲁棒的入侵检测 · arXiv 研究

本文为随机量子神经网络（SQNN）引入了一个严格的理论框架，以增强网络入侵检测中的对抗鲁棒性。该研究提出了一种“退相干收缩定理”，该定理量化了噪声（特别是退偏信道）如何收缩对抗性扰动。在 NSL-KDD 数据集上的实验表明，与无噪声模型相比，使用这种噪声训练的 SQNN 在抵抗 FGSM 和 PGD 等攻击方面具有显著更强的鲁棒性，并避免了灾难性的鲁棒性崩溃。该研究还推导了噪声正则化的自适应惩罚公式，比较了门控丢弃与退偏噪声，发现它们…