Key points are not available for this paper at this time.
الملخص إن كشف روابط URLs الاحتيالية التي تؤدي إلى مواقع ويب خبيثة باستخدام عناوين مشابهة لتلك الخاصة بالمواقع المشروعة هو شكل رئيسي من أشكال الدفاع ضد هجمات التصيد. في الوقت الحالي، تكون هذه القضية ذات صلة خاصة بأجهزة إنترنت الأشياء، لأنها عادة ما تكون لها إمكانية الوصول إلى الإنترنت، على الرغم من أنها في العديد من الحالات تكون معرضة لهذه الهجمات. تقدم هذه الورقة لمحة عامة عن أكثر التقنيات ملاءمة للكشف الدقيق عن روابط URLs الاحتيالية، بدءًا من خوارزميات تعلم الآلة وتعلم العمق الأكثر استخدامًا، وصولًا إلى تطبيق نموذج تصنيف قائم على تعلم الآلة الكمي كدليل على المفهوم. بدءًا من مرحلة تحضير البيانات الأساسية، يتم إيلاء اهتمام خاص للمقارنة الأولية بين عدة نماذج تقليدية لتعلم الآلة، وتقييمها باستخدام مجموعات بيانات مختلفة والحصول على نتائج مثيرة للاهتمام تحقق معدلات إيجابية حقيقية تتجاوز 90%. بعد هذه المقاربة الأولية، ينتقل البحث إلى تطبيق تعلم الآلة الكمي، محللاً الخصائص الفريدة لهذا المجال الحديث، ومقيماً الإمكانيات التي يقدمها لكشف روابط URLs الخبيثة. بالنظر إلى الأدبيات المحدودة المتاحة تحديدًا حول كشف روابط URLs الخبيثة وغيرها من قضايا الأمن السيبراني من خلال تعلم الآلة الكمي، فإن البحث المقدم هنا يمثل تجديدًا ذا صلة في دمج كلا المفهومين في شكل خوارزميات تعلم الآلة الكمي للأمن السيبراني. بالفعل، بعد تحليل عدة خوارزميات، تم الحصول على نتائج مشجعة تفتح الأبواب لمزيد من الأبحاث حول تطبيق الحوسبة الكمية في مجال الأمن السيبراني.
درس رايس-دورتا وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.