量子机器学习在消费电子产品异常检测中的应用

异常检测是网络安全中的一项关键任务。技术进步带来了新的网络物理威胁，如网络入侵、金融欺诈、身份盗窃和财产侵犯。在这个快速变化的世界中，新型异常层出不穷，经典机器学习模型已不足以防范所有威胁。量子机器学习（QML）正成为一种强大的计算工具，能够更高效地检测异常。在这项工作中，我们介绍了QML及其在消费电子产品异常检测中的应用。我们展示了一个将QML算法应用于异常检测任务的通用框架。我们还简要讨论了流行的基于监督、无监督和强化学习的QML算法，并包含了五个近期工作的案例研究，以展示它们在消费电子领域异常检测中的应用。