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QNNs
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绿色AI方法通过INT8量化优化安卓恶意软件检测
研究人员开发了一种绿色AI方法来优化安卓恶意软件检测，解决了移动设备上安全与能耗之间的权衡。通过比较标准的FP32模型和INT8量化神经网络，他们发现INT8量化在保持高检测精度的同时，显著减小了模型大小和能耗。特别是，像3层和4层QNNs这样的浅层量化架构通过提高吞吐量和缩短CPU高功耗状态持续时间，在降低能耗方面被证明是有效的，从而在资源受限的智能手机上实现了高效的恶意软件防护。
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New Q-DIBA attack targets quantum neural networks with dynamic triggers
研究人员开发了Q-DIBA，这是首个专门针对量子神经网络（QNN）设计的、具有输入感知能力的动态后门攻击。这种新颖的攻击为每个输入生成独特的触发器，克服了先前固定触发器攻击更容易被检测到的局限性。Q-DIBA在MNIST和Fashion-MNIST数据集上的实验中展示了其有效性和隐蔽性，证明了其对常见防御措施的抵抗力，并突显了对QNN部署的重大安全威胁。