본 연구는 양자 기계 학습(QML)과 연합 학습(FL)을 결합한 QFNN-FFD 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 양자 컴퓨팅의 강력한 계산 능력과 FL의 데이터 프라이버시 보장 기능을 활용하여, 금융 거래 사기 탐지의 정확성과 효율성을 향상시킨다.
QFNN-FFD 프레임워크는 다음과 같이 작동한다:
실험 결과, QFNN-FFD 프레임워크는 기존 QML 모델 대비 우수한 성능을 보였다. 특히 다양한 양자 노이즈 환경에서도 높은 정확도를 유지하며, 데이터 프라이버시를 보장하는 장점이 있다. 이는 QFNN-FFD가 금융 사기 탐지 분야에서 효과적이고 안전한 솔루션으로 활용될 수 있음을 시사한다.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Nouhaila Inn... klo arxiv.org 04-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.02595.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä