Вид документа : Статья из журнала Шифр издания : Автор(ы) : Калинин М. О., Крундышев В. М. Заглавие : Анализ сверхвысоких объемов сетевого трафика на основе квантового машинного обучения Параллельн. заглавия :Analysis of ultra-high volumes of network traffic based on quantum machine learning Серия: Безопасность распределенных систем и телекоммуникаций Место публикации : Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 1. - С.39-49: схемы, граф., табл., ил. - ISSN 2071-8217 (Шифр pinb/2021/1). - ISSN 2071-8217 Примечания : Библиогр.: с. 48-49 (20 назв.) УДК : 004.41/42 ББК : 32.973 Предметные рубрики: Вычислительная техника Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): information security--machine learning--network attacks--network traffic--network traffic volumes--quantum machine learning--информационная безопасность--квантовое машинное обучение--машинное обучение--объемы сетевого трафика--сетевой трафик--сетевые атаки Аннотация: Представлен метод анализа сетевого трафика на основе квантового машинного обучения. Разработан метод кодирования сетевого трафика в термины квантового компьютера. Результаты экспериментальных исследований показали превосходство предложенного подхода над традиционными методами машинного обучения при обнаружении сетевых атак.This paper presents a method for analyzing network traffic based on the use of quantum machine learning. A method for encoding network traffic in terms of a quantum computer has been developed. The results of experimental studies have shown the superiority of the proposed approach over traditional machine learning methods in detecting network attacks. Доп.точки доступа: Крундышев, В. М.