Anomalieerkennung mit Quantum Machine Learning zur Identifizierung von Cybersicherheitsproblemen in Datensätzen
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT hat die Popularität des maschinellen Lernens (ML) immens zugenommen. Neben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Erkennung von Anomalien ein wichtiger Zweig der Datenanalyse, dessen Ziel es ist, auffällige und vom restlichen Datensatz abweichende Beobachtungen oder Ereignisse zu identifizieren. Am Fraunhofer AISEC forschen Cybersecurity-Experten an Methoden des Quantum Machine Learning (QML) zur Erkennung von Anomalien, um Cybersicherheitsprobleme in Datensätzen zu erkennen. Der Blogbeitrag zeigt zwei Ansätze: Die Klassifizierung von Quantenmaterie und die Berechnung von sicherheitsrelevanten Anomalien mithilfe eines Quantencomputers.