.png)
기존 양자 하드웨어 뛰어넘어 정밀 탐지
[보안뉴스 김형근 기자] 미국 존스홉킨스대학 연구진이 컴퓨팅 자원이 제한된 실제 환경에서 양자 컴퓨팅을 위협 공격 탐지에 통합하는 하이브리드 아키텍처를 선보였다.
이 시스템은 고전적 머신러닝 기술과 아주 작은 규모의 양자 프로세서를 결합해 핵심 보안 데이터를 분석하는 것이 특징이다.
존스홉킨스대 정보보안연구소 연구진은 특히 2~4개의 큐비트만 활용해 네트워크침입탐지(NIDS)와 스팸 필터링 작업을 수행, 이 방식의 효율성을 입증했다. 관련 연구 결과는 논문 공유 사이트 ‘아카이브’(arXiv)에 공개했다.
기존 양자 하드웨어의 한계인 노이즈와 낮은 게이트 충실도(Gate Fidelity)에도 불구하고, 양자 모델은 고전 모델보다 더 정밀한 탐지 성능을 보여주었다.
구체적 작동 방식을 살펴보면, 먼저 고전적 다층퍼셉트론(MLP)을 통해 보안 데이터를 압축한 뒤 이를 양자 서포트 벡터 머신이나 변분 양자 회로로 보낸다.
이 과정에서 데이터 인코딩 전략을 최적화해 고전적 데이터를 양자 상태로 변환함으로써 양자 컴퓨팅만의 강점을 극대화했다.
실제 IBM 양자 프로세서에 이 시스템을 배포해 테스트한 결과, 양자 방식 구조가 고전적 최적화 모델에 비해 대등하거나 더 나은 성과를 냈다.
특히 고전 모델이 놓치기 쉬운 복잡한 위협 패턴을 식별해냄으로써 미탐과 오탐을 동시에 줄이는 데 성공했다.
연구팀은 장치의 노이즈 문제를 해결하기 위해 판독 오차 완화 및 동적 디커플링 기술을 적용해 실질적 성능 격차를 좁혔다.
이번 연구는 고차원 데이터에서 양자 머신러닝(QML)이 가진 비선형 상호작용 포착 능력을 실증했다는 점에서 의미가 있다. 현재의 양자 하드웨어가 완벽하지 않더라도, 얕은 회로 모델만으로도 충분히 실용적인 보안 솔루션이 될 수 있음을 보여줬다.
이 기술은 미래에 예산 효율적이면서도 강력한 차세대 사이버 보안 체계를 구축하는 중요한 토대가 될 것으로 기대다.
[김형근 기자(editor@boannews.com)]
[보안뉴스 김형근 기자] 미국 존스홉킨스대학 연구진이 컴퓨팅 자원이 제한된 실제 환경에서 양자 컴퓨팅을 위협 공격 탐지에 통합하는 하이브리드 아키텍처를 선보였다.
이 시스템은 고전적 머신러닝 기술과 아주 작은 규모의 양자 프로세서를 결합해 핵심 보안 데이터를 분석하는 것이 특징이다.
[자료: gettyimagesbank]
존스홉킨스대 정보보안연구소 연구진은 특히 2~4개의 큐비트만 활용해 네트워크침입탐지(NIDS)와 스팸 필터링 작업을 수행, 이 방식의 효율성을 입증했다. 관련 연구 결과는 논문 공유 사이트 ‘아카이브’(arXiv)에 공개했다.
기존 양자 하드웨어의 한계인 노이즈와 낮은 게이트 충실도(Gate Fidelity)에도 불구하고, 양자 모델은 고전 모델보다 더 정밀한 탐지 성능을 보여주었다.
구체적 작동 방식을 살펴보면, 먼저 고전적 다층퍼셉트론(MLP)을 통해 보안 데이터를 압축한 뒤 이를 양자 서포트 벡터 머신이나 변분 양자 회로로 보낸다.
이 과정에서 데이터 인코딩 전략을 최적화해 고전적 데이터를 양자 상태로 변환함으로써 양자 컴퓨팅만의 강점을 극대화했다.
실제 IBM 양자 프로세서에 이 시스템을 배포해 테스트한 결과, 양자 방식 구조가 고전적 최적화 모델에 비해 대등하거나 더 나은 성과를 냈다.
특히 고전 모델이 놓치기 쉬운 복잡한 위협 패턴을 식별해냄으로써 미탐과 오탐을 동시에 줄이는 데 성공했다.
연구팀은 장치의 노이즈 문제를 해결하기 위해 판독 오차 완화 및 동적 디커플링 기술을 적용해 실질적 성능 격차를 좁혔다.
이번 연구는 고차원 데이터에서 양자 머신러닝(QML)이 가진 비선형 상호작용 포착 능력을 실증했다는 점에서 의미가 있다. 현재의 양자 하드웨어가 완벽하지 않더라도, 얕은 회로 모델만으로도 충분히 실용적인 보안 솔루션이 될 수 있음을 보여줬다.
이 기술은 미래에 예산 효율적이면서도 강력한 차세대 사이버 보안 체계를 구축하는 중요한 토대가 될 것으로 기대다.
[김형근 기자(editor@boannews.com)]
<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>
여이레기자 기사보기
.gif)
.jpg)
.png)
