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摘要：多年来，移动设备市场一直在快速增长，而由于这种趋势，移动恶意软件也变得越来越复杂。研究人员专注于恶意软件检测系统的设计和开发，以加强敏感和私人信息的安全性和完整性。在这种背景下，深度学习得到了利用，也应用于网络安全领域，展示了构建模型以检测应用程序是可信的还是恶意的的能力。最近，随着量子计算的引入，我们见证了量子算法在机器学习中的引入。在本文中，我们比较了五种最先进的卷积神经网络模型（即 AlexNet、MobileNet、EffficientNet、VGG16 和 VGG19）、作者开发的一个网络（称为 Standard-CNN）和两种量子模型（即混合量子模型和全量子神经网络）来对恶意软件进行分类。除了分类之外，我们还通过采用梯度加权类激活映射来突出显示从应用程序获得的图像中具有特定预测症状的区域，以及卷积和量子模型在 Android 恶意软件检测中获得最佳性能，从而提供模型预测背后的可解释性。在由 8446 个 Android 恶意和合法应用程序组成的数据集上进行了真实世界的实验，获得了有趣的结果。
面向移动恶意软件检测和分类的可解释量子机器学习
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