13、量子计算驱动下的深度量子学习模型与医疗系统4.0

量子计算驱动下的深度量子学习模型与医疗系统4.0

1. 深度量子学习模型助力恶意软件检测

在恶意软件检测与分析领域，当前研究聚焦于现有分类器的优化，以实现更有效的检测。然而，新出现的恶意软件给研究人员带来诸多挑战。

1.1 研究方向与挑战

研究着重于对抗学习技术，但这类技术存在一定缺陷。同时，为评估模型性能，科学界定义了基准，基于此提出了验证指标。众多研究围绕各类机器学习（ML）和深度学习（DL）模型展开，如随机森林、支持向量机、神经网络等。以下是部分相关研究的统计情况：
| ML/DL 模型 | 研究数量 |
| — | — |
| 随机森林 | 4 |
| 支持向量机 | 4 |
| 朴素贝叶斯（NB） | 4 |
| K近邻（K - Nearest Neighbour） | 4 |
| 决策树（DT） | 3 |
| 回归模型 | 3 |
| 卷积神经网络（CNN） | 3 |
| 长短期记忆网络（LSTM） | 3 |
| K均值（K - Means） | 3 |
| 神经网络 | 3 |
| 集成学习 | 2 |
| 多层感知机（MLP） | 2 |
| C4.5 | 2 |
| AB | 2 |
| C8 | 2 |
| 自然语言处理（NLP） | 2 |
| AP | 2 |
| 决策树 | 2 |
| CBR | 2 |
| 深度卷积网络（Deep Convnets） | 1 |
| 遗传算法 | 1 |
| 隐马尔可夫模型