Contexto de risco
Embora o QLLM possa detectar padrões ocultos no sistema de criptografia, a sensibilidade excessiva pode levar a julgamentos equivocados e afetar a operação normal do sistema.
Métodos de controle de qualidade
- calibração do nível de confiançaAjuste das probabilidades de saída do modelo usando métodos quânticos bayesianos
- verificação multicamadasTransmissão dos resultados da detecção quântica para o módulo de verificação clássica
- treinamento em dueloAprimoramento da robustez do modelo usando amostras adversárias quânticas
- Ferramentas de interpretabilidadeDesenvolvimento de uma ferramenta de análise visual para atenção quântica
melhores práticas
Propõe-se estabelecer uma defesa em três estágios: 1) detecção de anomalias quânticas; 2) verificação de criptografia clássica; e 3) revisão manual especializada. Configurar um mecanismo de limite dinâmico para ajustar automaticamente a sensibilidade de acordo com a taxa de alarme falso.
Essa resposta foi extraída do artigoPrimeiro modelo quântico de IA do mundo! SECQAI lança QLLM para teste beta!O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como a IA quântica pode ser impedida de gerar falsos positivos em análises de padrões criptográficos?
