Software Federato per l’Anomaly Detection basato su Quantum Generative Adversarial Networks

Il software sviluppato rappresenta una versione federata avanzata basata su Quantum Generative Adversarial Networks, concepita per il rilevamento di anomalie in scenari di cybersecurity. L’elemento centrale è l’utilizzo di modelli quantistici che sfruttano la capacità intrinseca dei sistemi quantistici di rappresentare e apprendere distribuzioni complesse, superando alcuni limiti dei tradizionali approcci di machine learning nell’individuazione di attacchi sofisticati e non noti. L’architettura integra un meccanismo di federated learning che consente di addestrare i modelli in maniera distribuita, preservando la riservatezza dei dati, e introduce strategie di robustezza per gestire il rumore quantistico e l’imprevedibilità tipica degli ambienti reali. Inoltre, l’integrazione della blockchain assicura trasparenza, tracciabilità e coordinamento affidabile tra i diversi nodi partecipanti, rendendo il software non solo un dimostratore delle potenzialità del quantum machine learning in ambito di anomaly detection, ma anche una piattaforma concreta, sicura e scalabile.