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量子AIが暗号標準解析で偽陽性を発生させるのを防ぐには？

2025-09-10

1.5 K

リスクの背景

QLLMは暗号化システムに隠されたパターンを検出することができるが、過敏になりすぎると誤判定を招き、システムの正常な動作に影響を及ぼす可能性がある。

品質管理方法

信頼度校正量子ベイズ法によるモデル出力確率の調整
多層検証量子検出結果を古典検証モジュールに渡す
デュエル・トレーニング量子敵対的サンプルを用いたモデルの頑健性の向上
解釈可能性ツール量子アテンション視覚分析ツールの開発

ベストプラクティス

1）量子異常検知、2）古典暗号検証、3）専門家による手動レビューの3段階防御の確立を提案。動的な閾値メカニズムを設定し、誤警報率に応じて感度を自動的に調整する。

この答えは記事から得たものである。世界初の量子AIモデル！SECQAIがQLLMをベータテスト公開！について

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