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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
Município da Instituição Sede:Bauru
Pesquisadores associados:Felipe Fernandes Fanchini ; João Paulo Papa ; Rafal Scherer
Bolsa(s) vinculada(s):24/14934-0 - Aprendizado de Máquina Quântico em Detecção de Anomalias: Benchmarking, Mitigação de Ruído e Aplicações., BP.PD
24/18453-6 - Sistemas Quânticos Inteligentes para Segurança Cibernética, BP.TT
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)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas (4)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
REIS, CARLOS J.; TOJEIRO, CARLOS A. C.; LUCAS, THIAGO JOSE; DA COSTA, KELTON A. P.. Detection of Obfuscation Malware: A Federated Transfer Learning-based Approach with Hybrid Neural Networks. IEEE Latin America Transactions, v. 23, n. 12, p. 12-pg., . (23/12830-0, 23/00466-1)
NEVES, MIGUEL JOSE DAS; MAHLOW, FELIPE RODRIGUES PERCHE; DE SOUZA, RENATO DIAS; HERNANDES, PAULO ROBERTO G.; BREGA, JOSE REMO FERREIRA; DA COSTA, KELTON AUGUSTO PONTARA. Seam Carving Forgery Detection Through Multi-Perspective Explainable AI. JOURNAL OF IMAGING, v. 11, n. 11, p. 14-pg., . (23/12830-0)
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., . (23/14427-8, 23/04987-6, 13/07375-0, 23/12830-0)
ANGELICA KRUGER MIRANDA, MARIA; FERNANDES FANCHINI, FELIPE; APARECIDO PASSOS, LEANDRO; RODRIGUES, DOUGLAS; PONTARA DA COSTA, KELTON AUGUSTO; SHERER, RAFAL; PAULO PAPA, JOAO. A Quantum-inspired Approach to Estimate Optimum-Path Forest Prototypes based on the Traveling Salesman Problem. PATTERN RECOGNITION, ICPR 2024, PT VII, v. 15307, p. 14-pg., . (23/03726-4, 23/00466-1, 23/12830-0, 19/07665-4, 13/07375-0, 21/04655-8, 23/14427-8, 23/10823-6)