Sistemas Inteligentes Quânticos para Segurança Cibernética

• Processo: 23/12830-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Kelton Augusto Pontara da Costa
• Beneficiário: Kelton Augusto Pontara da Costa
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Felipe Fernandes Fanchini ; João Paulo Papa ; Rafal Scherer
• Assunto(s): Detecção de anomalias Aprendizado computacional Segurança cibernética
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Anomaly detection | Intrusion Detection in Computer Networks | machine learning | quantum computing | Quantum Machine Learning | Security in Computer Networks | Cibersegurança

Resumo

O crescimento da utilização de Redes de Dados, como a Internet, trouxe maior complexidade à área de gestão de redes. Detectar anomalias numa rede, com maior eficácia e no menor tempo possível, tem sido o objetivo de muitos pesquisadores que recorrem à Inteligência Artificial. Assim, o projeto de pesquisa em questão, propõe a investigação de sistemas quânticos inteligentes e algoritmos para detecção de anomalias em redes de computadores, uma vez que a computação quântica, através de alguns algoritmos, tem apresentado excelentes resultados para problemas como fatoração e otimizações de busca. A computação quântica usa alguns fenômenos físicos que quebram nossa compreensão lógica e clássica. É justamente a partir desses fenômenos que a computação quântica consegue superar a computação clássica na resolução de problemas específicos. Esta proposta tem como objetivo apresentar um estudo sobre detecção de anomalias em redes através da transformação de dados da rede em imagens. Essas imagens serão utilizadas para detectar anomalias utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA), com o apoio de técnicas de Inteligência Artificial Explicável XAI, por meio de algoritmos de Aprendizado de Máquina Quântica (QML), principal e inédita contribuição para unir XAI, Computação Quântica e e Conversão de Pacotes de Rede em imagens para detecção de anomalias. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

BARRETO, ARTUR GOMES; FANCHINI, FELIPE FERNANDES; PAPA, JOAO PAULO; ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. DE. Why consider quantum instead classical pattern recognition techniques?. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 165, p. 11-pg., 2024-08-21. (23/14427-8, 23/04987-6, 13/07375-0, 23/12830-0)