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量子计算有望彻底改变我们对计算限制的理解，并且它在加密术中的含义长期以来已经很明显。今天，密码学家正在积极设计量子解决方案，以应对支持量子的对手所构成的威胁。同时，量子科学家正在创新量子协议，以增强捍卫者的能力。但是，仍需要探索量子计算和量子机学习（QML）对其他网络安全域的更广泛影响。在这项工作中，我们研究了QML对传统ML网络安全应用的潜在影响。首先，我们探讨了与网络安全特别相关的机器学习问题中量子计算的潜在优势。然后，我们描述了一种量化易于故障QML算法对现实世界问题的未来影响的方法。作为一个案例研究，我们将方法应用于网络入侵检测中的标准方法和数据集，这是机器学习在网络安全中研究最多的应用之一。我们的结果提供了有关获得量子优势的条件以及对未来量子硬件和软件进步的需求的洞察力。
基于PCA的入侵检测系统的案例研究
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