FiD-QAE：一种用于信用卡欺诈检测的保真度驱动量子自动编码器

信用卡欺诈检测是金融安全中的一项关键任务，因为欺诈交易十分罕见、高度不平衡，且通常与合法交易相似。为应对这一挑战，人们已研究了各种经典机器学习方法以及近期的量子机器学习方法，每种方法都取得了有价值的进展，但在可扩展性、鲁棒性以及对不断演变的欺诈模式的适应性方面仍留下了悬而未决的问题。在本工作中，我们引入了基于保真度的量子自动编码器（FiD-QAE），这是一种采用保真度估计作为异常检测决策标准的量子架构。交易被编码为量子态，通过变分量子电路进行压缩，并使用 SWAP test 进行评估，以区分合法与欺诈交易。我们对 FiD-QAE 进行了全面评估，包括统计分析、多种性能指标以及量子噪声模型下的鲁棒性测试。结果表明，FiD-QAE 在不同不平衡水平下均保持稳定的性能，并在噪声条件下保持鲁棒性。此外，在 IBM Quantum 硬件后端上的验证证实了我们的方法在真实设备上的可行性，其结果与模拟一致。这些发现将量子保真度定位为异常检测的强大标准，并突显 FiD-QAE 作为一个有前景的方向，补充了现有的经典与量子方法，在真实环境中为金融欺诈检测提供了鲁棒性和泛化能力。