Główne pojęcia
본 연구는 양자 기계 학습과 연합 학습을 결합한 QFNN-FFD 프레임워크를 제안하여, 금융 거래 사기 탐지의 정확성과 효율성을 향상시키고 데이터 프라이버시를 보장하는 혁신적인 솔루션을 제시한다.
Streszczenie
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:
- 데이터를 N개의 클라이언트에 분산 저장하여 중앙 집중식 데이터 수집을 방지하고 데이터 프라이버시를 보장한다.
- 각 클라이언트에서 독립적으로 로컬 모델을 학습하고, 이를 중앙 서버에 전송한다.
- 중앙 서버에서 로컬 모델 파라미터를 평균화하여 글로벌 모델을 업데이트한다.
- 글로벌 검증 데이터셋을 활용하여 모델의 일반화 성능을 평가한다.
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.
Statystyki
"QFNN-FFD 프레임워크는 기존 QML 모델 대비 95%의 정확도를 달성하여 우수한 성능을 보였다."
"QFNN-FFD는 다양한 양자 노이즈 환경에서도 최대 0.97의 정확도를 유지하며 높은 강건성을 입증했다."
Cytaty
"QFNN-FFD 프레임워크는 양자 컴퓨팅의 강력한 계산 능력과 연합 학습의 데이터 프라이버시 보장 기능을 결합하여, 금융 거래 사기 탐지의 정확성과 효율성을 향상시키는 혁신적인 솔루션이다."
"QFNN-FFD의 높은 노이즈 내성은 실제 양자 기술 환경에서의 활용 가능성을 시사한다."