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Scalable Malware Family Classification Using Quantum Kernel Based Machine Learning

यह शोध पत्र एक स्केलेबल क्वांटम कर्नेल-आधारित मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो 23 परिवारों के 18,836 मैलवेयर नमूनों को वर्गीकृत करने में 80.88% सटीकता प्राप्त करने के लिए संरचनात्मक विशेषता निष्कर्षण (structural feature extraction), लीनियर डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस और निस्ट्रॉम एप्रोक्सिमेशन (Nyström approximation) को संयोजित करता है, जो पारंपरिक कर्नेल विधियों की द्विघाती (quadratic) कम्प्यूटेशनल लागतों पर विजय पाते हुए क्लासिकल बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

मूल लेखक: Ratun Rahman, Hassan Jalil Hadi, Christopher Gabriel Pedraza Pohlenz, Ali Shoker

प्रकाशित 2026-06-16

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Ratun Rahman, Hassan Jalil Hadi, Christopher Gabriel Pedraza Pohlenz, Ali Shoker

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

बड़ी समस्या: "घास के ढेर में सुई" जो खुद एक घास का ढेर जैसी दिखती है

कल्पना कीजिए कि आप एक विशाल हवाई अड्डे (इंटरनेट) पर एक सुरक्षा गार्ड हैं। हर दिन, हजारों लोग (कंप्यूटर फाइलें) वहां से गुजरते हैं। अधिकांश निर्दोष यात्री होते हैं, लेकिन कुछ तस्कर (मालवेयर) खतरनाक सामान लेकर आते हैं।

दिक्कत यह है कि तस्कर खुद को छिपाने में बहुत माहिर हो गए हैं। वे निर्दोष लोगों जैसे ही कपड़े पहनते हैं, उनके जैसे ही बैग ले जाते हैं, और यहाँ तक कि उनकी तरह ही भाषा भी बोलते हैं। इसके अलावा, तस्करों के हजारों अलग-अलग "परिवार" हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी अनूठी शैली है, लेकिन वे सभी इतने समान दिखते हैं कि उनमें अंतर करना अविश्वसनीय रूप से कठिन है।

पारंपरिक सुरक्षा गार्ड (मानक कंप्यूटर प्रोग्राम) इन लोगों को बैग के आकार या जूतों के रंग जैसी सरल चीजों को देखकर छांटने की कोशिश करते हैं। लेकिन क्योंकि तस्कर बहुत चतुर हैं और एक जैसे दिखते हैं, इसलिए गार्ड अक्सर गलतियां करते हैं, खासकर जब हवाई अड्डा बहुत भीड़भाड़ वाला हो जाता है और हर किसी की व्यक्तिगत जांच करना मुश्किल हो जाता है।

नया समाधान: एक "जादुई लेंस" वाला "क्वांटम जासूस"

शोधकर्ताओं ने एक नया प्रकार का सुरक्षा तंत्र बनाया है जिसे स्केलेबल क्वांटम कर्नेल-आधारित मशीन लर्निंग (QKML) कहा जाता है। इसे एक "क्वांटम जासूसों" की टीम को काम पर रखने के रूप में सोचें जिनके पास एक विशेष जादुई लेंस है।

यहाँ बताया गया है कि उनका सिस्टम कैसे काम करता है, चरण-दर-चरण:

1. "आईडी कार्ड" (फीचर एक्सट्रैक्शन)

सबसे पहले, सिस्टम हर फाइल को देखता है और उसके लिए एक विस्तृत "आईडी कार्ड" बनाता है। यह केवल फाइल का नाम नहीं देखता; यह इसकी आंतरिक संरचना, आकार, "एन्ट्रॉपी" (कोड कितना बिखरा हुआ या अव्यवस्थित दिखता है), और अन्य छिपे हुए गुणों की जांच करता है। यह एक यात्री के पासपोर्ट, डीएनए और उनके सूटकेस की बनावट की जांच करने जैसा है।

2. "ग्रुपिंग रूम" (सुपरवाइज्ड प्रोजेक्शन)

आईडी कार्ड बहुत बड़े और जटिल होते हैं। यदि आप उन्हें किसी क्वांटम जासूस को दिखाएंगे, तो वे घबरा जाएंगे। इसलिए, शोधकर्ता LDA (लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस) नामक टूल का उपयोग करते हैं।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आपके पास लोगों से भरा एक विशाल, अस्त-व्यस्त कमरा है। आप उन्हें 23 अलग-अलग समूहों (परिवारों) में बांटना चाहते हैं। हर व्यक्ति के हर एक विवरण को देखने के बजाय, आप उन्हें एक विशिष्ट फॉर्मेशन (व्यूह रचना) में खड़े होने के लिए कहते हैं जिससे समूह स्पष्ट रूप से दिखाई दें। आप कमरे को इतना छोटा कर देते हैं कि समूह स्पष्ट रूप से अलग हो जाएं। इससे अगले चरण का काम बहुत आसान हो जाता है।

3. "जादुई लेंस" (क्वांटम कर्नेल)

अब विशेष हिस्सा आता है। शोधकर्ता एक क्वांटम फीचर मैप का उपयोग करते हैं।

उपमा: कल्पना कीजिए कि क्वांटम जासूस के पास एक विशेष चश्मा है जो "अदृश्य संबंधों" को देख सकता है। सामान्य दुनिया में, दो फाइलें अलग दिख सकती हैं। लेकिन क्वांटम लेंस के माध्यम से, जासूस देख सकता है कि वे वास्तव में एक दूसरे से कैसे जुड़े हैं क्योंकि उन्हें एक ही अपराधी परिवार द्वारा बनाया गया था।
यह लेंस इस बात को मापने के लिए क्वांटम सर्किट्स (छोटे, जटिल मशीन जो क्वांटम भौतिकी के नियमों का पालन करते हैं) का उपयोग करता है कि दो फाइलएं वास्तव में कितनी समान हैं। यह मानक कंप्यूटर की तुलना में सूक्ष्म, जटिल समानताओं को पहचानने में बहुत बेहतर है।

4. "स्पीड ट्रिक" (निस्ट्रोम एप्रोक्सिमेशन)

यहाँ सबसे बड़ी बाधा है: यदि आपके पास 18,000 फाइलें हैं, तो यह देखने के लिए कि वे एक-दूसरे के कितने समान हैं, हर एक फाइल की तुलना हर दूसरी फाइल से करना बहुत समय लेगा (जैसे हवाई अड्डे के हर व्यक्ति की तुलना दूसरे व्यक्ति से करना)। वास्तविक जीवन के लिए यह बहुत धीमा है।

उपमा: हर यात्री का इंटरव्यू लेने के बजाय, क्वांटम जासूस चुनिने वाले "लैंडमार्क्स" (लगभग 8,000 लोग) का एक छोटा, स्मार्ट समूह चुनता है। वे इन लैंडमार्क्स का गहनता से साक्षात्कार करते हैं। फिर, शेष यात्रियों के लिए, वे बस पूछते हैं, "इन लैंडमार्क्स में से तुम किसके सबसे अधिक समान दिखते हो?"
यह ट्रिक, जिसे निस्ट्रोम एप्रोक्सिमेशन कहा जाता है, सिस्टम को बिना वर्षों तक गणना करने में फंसे, सभी डेटा से सीखने की अनुमति देती है। यह पूरे देश में नेविगेट करने के लिए हर सड़क को याद करने के बजाय प्रमुख शहरों के मानचित्र का उपयोग करने जैसा है।

परिणाम: क्या यह काम आया?

शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली का परीक्षण 18,836 मालवेयर नमूनों के विशाल डेटासेट पर किया, जो 23 अलग-अलग परिवारों (साथ ही कुछ हानिरहित सॉफ्टवेयर) से संबंधित थे।

स्कोर: क्वांटम जासूस ने 80.88% बार सही पहचान की।
तुलना: उन्होंने इसकी तुलना सबसे अच्छे "मानक" सुरक्षा गार्डों (K-Nearest Neighbors या Support Vector Machines जैसे क्लासिकल मशीन लर्निंग मॉडल) से की। मानक गार्डों का स्कोर लगभग 52% से 79% के बीच रहा।
विजेता: क्वांटम सिस्टम ने उन सभी को हरा दिया। यह पेचीदा, एक जैसे दिखने वाले परिवारों के बीच अंतर करने में बेहतर था।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

पेपर का दावा है कि यह विधि एक "स्वीट स्पॉट" (आदर्श स्थिति) है। यह क्वांटम कंप्यूटिंग की शक्तिशाली पैटर्न-पहचान क्षमताओं (जादुई लेंस) का उपयोग करती है, लेकिन एक स्मार्ट शॉर्टकट (लैंडमार्क्स) का भी उपयोग करती है ताकि यह कंप्यूटर को क्रैश न करे या बहुत अधिक समय न ले।

संक्षेप में: उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो कंप्यूटर वायरस के एक बड़े, भ्रमित करने वाले ढेर को देख सकता है, छिपे हुए पारिवारिक संबंधों को पहचानने के लिए क्वांटम "जादुई लेंस" का उपयोग कर सकता है, और वर्तमान तरीकों की तुलना में तेजी से और अधिक सटीकता से उन्हें वर्गीकृत कर सकता है, वह भी बिना अरबों डॉलर के सुपरकंप्यूटर की आवश्यकता के।

नोट: पेपर स्पष्ट रूप से बताता है कि ये परिणाम एक सिमुलेटर (एक कंप्यूटर प्रोग्राम जो क्वांटम कंप्यूटर होने का नाटक करता है) का उपयोग करके प्राप्त किए गए थे, न कि किसी वास्तविक भौतिक क्वांटम मशीन का, लेकिन यह साबित करता है कि जब वास्तविक मशीनें उपलब्ध होंगी तो गणित कैसे काम करेगा।

तकनीकी सारांश: क्वांटम कर्नेल-आधारित मशीन लर्निंग का उपयोग करके स्केलेबल मैलवेयर फैमिली क्लासिफिकेशन

समस्या विवरण

मैलवेयर फैमिली क्लासिफिकेशन (Malware family classification) साइबर सुरक्षा में एक महत्वपूर्ण कार्य है, जो थ्रेट एट्रिब्यूशन (threat attribution), वंश विश्लेषण (lineage analysis) और रक्षा रणनीतियों के विकास के लिए आवश्यक है। हालाँकि, मैलवेयर वेरिएंट्स के तेजी से प्रसार, व्यापक ओब्फस्केशन (obfuscation), पैकिंग और ऑटोमेटेड जनरेशन तकनीकों के कारण यह कार्य अत्यंत कठिन हो गया है। ये कारक उच्च इंटर-फैमिली स्ट्रक्चरल सिमिलरिटी (inter-family structural similarity) और पॉलीमॉर्फिज्म (polymorphism) की ओर ले जाते हैं, जो पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल्स के लिए चुनौतीपूर्ण हैं।

मौजूदा क्लासिकल दृष्टिकोण, जिनमें लीनियर क्लासिफायर, ट्री-बेस्ड मॉडल और डीप लर्निंग शामिल हैं, बड़े पैमाने पर मल्टीक्लास सेटिंग्स में विशिष्ट सीमाओं का सामना करते हैं:

एक्सप्रेसिविटी (Expressivity): हैंडक्राफ्टेड फीचर्स अक्सर मैलवेयर परिवारों के बीच सूक्ष्म नॉन-लीनियर संबंधों को पकड़ने में विफल रहते हैं।
स्केलेबिलिटी (Scalability): डीप लर्निंग मॉडल्स को व्यापक लेबल किए गए डेटा और कंप्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे अक्सर व्याख्यात्मकता (interpretability) में कमी आती है।
क्लास इम्बैलेंस और सिमिलरिटी (Class Imbalance and Similarity): स्पष्ट क्लास इम्बैलेंस और स्ट्रक्चरल ओवरलैप क्लासिकल मॉडल्स की सामान्यीकरण क्षमताओं (generalization capabilities) को सीमित करते हैं।
क्वांटम सीमाएँ (Quantum Limitations): जबकि क्वांटम मशीन लर्निंग (QML) हाई-डायमेंशनल हिल्बर्ट स्पेस एम्बेडिंग के माध्यम से क्षमता प्रदान करता है, वर्तमान शोध अक्सर बाइनरी क्लासिफिकेशन, छोटे पैमाने के डेटासेट या सिंथेटिक डेटा तक ही सीमित रहता है। इसके अलावा, पूर्ण क्वांटम कर्नेल मैट्रिक्स का निर्माण नमूनों की संख्या के साथ द्विघाती रूप से ( $O(N^2)$ ) स्केल करता है, जिससे बड़े मैलवेयर रिपॉजिटरीज़ में इसका सीधा अनुप्रयोग कम्प्यूटेशनल रूप से अव्यावहारिक हो जाता है।

कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखक एक स्केलेबल क्वांटम कर्नेल-बेस्ड मशीन लर्निंग (QKML) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करते हैं, जिसे मल्टीक्लास मैलवेयर फैमिली क्लासिफिकेशन में सटीकता और दक्षता संबंधी बाधाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह फ्रेमवर्क चार प्राथमिक घटकों को एकीकृत करता है:

1. डेटासेट निर्माण और फीचर रिप्रेजेंटेशन

अध्ययन एक बड़े पैमाने के डेटासेट (QLQCD) का उपयोग करता है जिसमें 23 मैलवेयर परिवारों (18,836 नमूनों सहित) में से 18,836 नमूने (22 मैलिसियस परिवार और एक बेनिन क्लास) शामिल हैं।

फीचर एक्सट्रैक्शन: पोर्टेबल एक्जीक्यूटेबल (PE) फाइलों से स्टैटिक स्ट्रक्चरल फीचर्स निकाले जाते हैं, जिनमें फाइल एंट्रॉपी, सेक्शन स्टैटिस्टिक्स और वर्चुअल टू रॉ साइज के अनुपात शामिल हैं। कैटेगोरिकल एट्रिब्यूट्स (जैसे मशीन टाइप, पैकर) को वन-हॉट एनकोडेड किया जाता है।
प्रीप्रोसेसिंग: फीचर्स को मिसिंग वैल्यूज के लिए Z-स्कोर नॉर्मलाइजेशन और मीडियन इम्प्यूटेशन के माध्यम से प्रोसेस किया जाता है। विश्वसनीय मल्टीक्लास लर्निंग सुनिश्चित करने के लिए 50 से कम नमूनों वाले परिवारों को बाहर रखा गया है।

2. सुपरवाइज्ड फीचर प्रोजेक्शन (LDA)

इनपुट डायमेंशन के साथ क्वांटम सर्किट कॉम्प्लेक्सिटी के घातीय विकास और उपलब्ध क्वबिट्स की सीमित संख्या को कम करने के लिए, फ्रेमवर्क लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस (LDA) को एक सुपरवाइज्ड डायमेंशनलिटी रिडक्शन स्टेप के रूप में उपयोग करता है।

LDA हाई-डायमेंशनल फीचर वेक्टर्स को एक लो-डायमेंशनल, क्लास-अवेयर सबस्पेस (डायमेंशन $k \le C-1$ , जहाँ $C$ क्लास की संख्या है) में प्रोजेक्ट करता है।
यह स्टेप बिटवीन-क्लास सेपरेबिलिटी को अधिकतम करता है और विदिन-क्लास वेरिएंस को न्यूनतम करता है, जिससे क्वांटम एनकोडिंग के लिए उपयुक्त एक कॉम्पैक्ट रिप्रेजेंटेशन तैयार होता है।

3. क्वांटम कर्नेल निर्माण

प्रोजेक्टेड फीचर वेक्टर्स को एक पैरामीटराइज्ड क्वांटम फीचर मैप (एक पैरामीटराइज्ड क्वांटम सर्किट, PQC) का उपयोग करके क्वांटम स्टेट्स में एनकोड किया जाता है।

एनकोडिंग: फीचर्स को $n$ क्वबिट्स पर रोटेशन एंगल्स (जैसे, $R_Y$ गेट्स) के रूप में मैप किया जाता है।
कर्नेल डेफिनिशन: क्वांटम कर्नेल को दो क्वांटम स्टेट्स के स्क्वेर्ड फिडेलिटी द्वारा परिभाषित किया जाता है: $K(z_i, z_j) = |\langle \phi(z_i) | \phi(z_j) \rangle|^2$ । यह फिडेलिटी-बेस्ड कर्नेल उन नॉन-लीनियर सिमिलरिटीज को कैप्चर करता है जिन्हें क्लासिकल कर्नेल मिस कर सकते हैं।

4. स्केलेबल कर्नेल एप्रोक्सिमेशन (Nyström Method)

पूर्ण कर्नेल मैट्रिक्स निर्माण के $O(N^2)$ कम्प्यूटेशनल बॉटलनेक को दूर करने के लिए, लेखक निस्ट्रोम एप्रोक्सिमेशन (Nyström approximation) का उपयोग करते हैं।

लैंडमार्क सिलेक्शन: ट्रेनिंग सेट से $M$ लैंडमार्क सैंपल्स का एक उपसमूह ( $M \ll N$ ) चुना जाता है।
लो-रैंक एप्रोक्सिमेशन: फुल कर्नेल मैट्रिक्स को लैंडमार्क्स से प्राप्त सब-मैट्रिसेस का उपयोग करके एप्रोक्सिमेट किया जाता है। यह सभी नमूनों के लिए एक स्पष्ट लो-डायमेंशनल फीचर रिप्रेजेंटेशन $\psi(z_i)$ के निर्माण की अनुमति देता है।
क्लासिफिकेशन: मल्टीक्लास क्लासिफिकेशन करने के लिए इन निस्ट्रोम-एप्रोक्सिमेटेड फीचर्स पर एक क्लासिकल रिज रिग्रेशन (ridge regression) मॉडल को ट्रेन किया जाता है। यह दृष्टिकोण सबसैंपलिंग के बिना पूरे डेटासेट से सीखने में सक्षम बनाता है, जिससे डोमिनेंट कॉम्प्लेक्सिटी घटकर $O(NM)$ हो जाती है।

मुख्य योगदान (Key Contributions)

पेपर चार प्राथमिक योगदानों को रेखांकित करता है:

स्केलेबल QKML फ्रेमवर्क: एक नवीन पाइपलाइन जो क्लास-अवेयर डायमेंशनलिटी रिडक्शन को सक्षम करने और डिस्क्रिमिनेटिव पावर को बढ़ाने के लिए फिडेलिटी-बेस्ड क्वांटम कर्नेल्स के साथ सुपरवाइज्ड LDA प्रोजेक्शन को जोड़ती है।
क्वांटम कर्नेल्स के लिए निस्ट्रोम एप्रोक्सिमेशन: लैंडमार्क सैंपल्स का उपयोग करके क्वांटम कर्नेल का एक लो-रैंक रिप्रेजेंटेशन बनाने की विधि। यह आवश्यक क्वांटम फिडेलिटी इवैल्यूकेशन्स की संख्या को काफी कम करते हुए पूरे डेटासेट पर प्रशिक्षण लेने की अनुमति देता है।
लार्ज-स्केल रियल-वर्ल्ड डेटासेट: QLCD डेटासेट का क्यूरेशन और प्रीप्रोसेसिंग, जिसमें 23 परिवारों के 18,836 नमूने शामिल हैं, जिसे विशेष रूप से वास्तविक, मल्टीक्लास साइबर सुरक्षा परिदृश्यों में QML का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एम्पिरिकल वैलिडेशन: व्यापक प्रयोग जो प्रस्तावित फ्रेमवर्क को समान फीचर और डेटा स्प्लिट के तहत क्लासिकल मशीन लर्निंग बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करते हुए दिखाते हैं, जो 80.88% सटीकता प्राप्त करता है।

प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

प्रयोग एक हाइब्रिड क्लासिकल-क्वांटम पाइपलाइन का उपयोग करके स्टेटवेक्टर-आधारित क्वांटम सिम्युलेटर पर आयोजित किए गए थे।

बेसलाइन्स के विरुद्ध प्रदर्शन: प्रस्तावित QKML फ्रेमवर्क ने 80.88% सटीकता प्राप्त की, जिसने सॉफ्टमैक्स रिग्रेशन (52.79%), लीनियर SVM (78.73%), KNN (79.56%), और गॉसियन नाइव बेयस (58.44%) सहित क्लासिकल बेसलाइन्स को पछाड़ दिया।
एब्लेशन स्टडीज (Ablation Studies):
- प्रोजेक्शन: सुपरवाइज्ड LDA को अनसुपरवाइज्ड SVD से बदलने पर सटीकता 80.88% से घटकर 78.83% हो गई, जो लेबल-अवेयर प्रोजेक्शन के महत्व की पुष्टि करती है।
- लैंडमार्क्स: सटीकता $M=1000$ लैंडमार्क्स के साथ ~74% से बढ़कर $M=8000$ लैंडमार्क्स के साथ ~81.8% हो गई, जो $M=8000$ के बाद घटते रिटर्न (diminishing returns) को दर्शाती है।
- सर्किट डेप्थ: सर्किट रिपीटिशन्स ( $L$ ) और क्वबिट काउंट ( $n$ ) बढ़ाने से आम तौर पर प्रदर्शन में सुधार हुआ, जिसमें सर्वश्रेष्ठ परिणाम $n=8, L=4$ पर मिले।
प्रति-क्लास प्रदर्शन: मॉडल ने प्रमुख परिवारों (जैसे, Mediyes F1=0.988, Winwebsec F1=0.986) और बेनिन क्लास (F1=0.774) पर मजबूत प्रदर्शन दिखाया। उच्च स्ट्रक्चरल सिमिलरिटी वाले अल्पसंख्यक वर्गों (जैसे, Lockbit, Lokibot) के लिए प्रदर्शन कम था, जो मैलवेयर क्लासिफिकेशन की ज्ञात चुनौतियों के अनुरूप है।
दक्षता (Efficiency):
- रनटाइम: क्वांटम पाइपलाइन ने प्रशिक्षण को 426.58 सेकंड में पूरा किया, जो KNN (830s) और GaussianNB (1161s) जैसे क्लासिकल बेसलाइन्स की तुलना में काफी तेज़ है।
- कंप्यूटेशनल लागत: क्वांटम मॉडल को क्लासिकल मॉडल्स की तुलना में कई गुना कम ऑपरेशंस (गेट और स्टेटवेक्टर प्रॉक्सी) की आवश्यकता थी, जो संभावित ऊर्जा दक्षता लाभ का सुझाव देता है।
- स्केलेबिलिटी: एक "क्वांटम-लाइट" कॉन्फ़िगरेशन (कम क्वबिट्स और लैंडमार्क्स) ने 74.82% सटीकता के साथ 5.5x की स्पीडअप हासिल की, जो संसाधन-कुशल स्केलिंग को प्रदर्शित करता है।

महत्व और दावे (Significance and Claims)

लेखक दावा करते हैं कि यह कार्य क्वांटम कर्नेल मेथड्स की सैद्धांतिक एक्सप्रेसिविटी और वास्तविक दुनिया के मैलवेयर विश्लेषण की व्यावहारिक स्केलेबिलिटी आवश्यकताओं के बीच के अंतर को पाटता है।

मापने योग्य लाभ: अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्केलेबल क्वांटम कर्नेल तकनीकें जटिल, मल्टीक्लास साइबर सुरक्षा कार्यों में क्लासिकल बेसलाइन्स की तुलना में मापने योग्य प्रदर्शन लाभ (उच्च सटीकता और कम लॉस) प्रदान कर सकती हैं।
व्यावहारिक व्यवहार्यता: निस्ट्रोम एप्रोक्सिमेशन और सुपरवाइज्ड प्रोजेक्शन को एकीकृत करके, फ्रेमवर्क पूर्ण कर्नेल निर्माण की निषेधात्मक द्विघाती लागत के बिना सभी उपलब्ध ट्रेनिंग डेटा का उपयोग करने में सक्षम बनाता है, जो इसे बड़े पैमाने के रिपॉजिटरी के लिए उपयुक्त बनाता है।
भविष्य की दिशा: यह पेपर इस कार्य को विशेष रूप से निकट-अवधि के क्वांटम डिवाइसेज (NISQ) और हाइब्रिड वर्कफ्लो के लिए, ऑपरेशनल मैलवेयर विश्लेषण पाइपलाइनों में क्वांटम-एन्हांस्ड लर्निंग को शामिल करने की दिशा में एक व्यावहारिक कदम के रूप में प्रस्तुत करता है।

लेखकों द्वारा नोट की गई सीमाएं:
लेखक स्पष्ट रूप से कहते हैं कि मूल्यांकन एक क्लासिकल क्वांटम सिम्युलेटर पर निर्भर करता है न कि वास्तविक हार्डवेयर पर, जिसका अर्थ है कि शोर (noise) और डिकोहेरेंस (decoherence) प्रभावों को कैप्चर नहीं किया गया है। इसके अतिरिक्त, हालांकि निस्ट्रोम एप्रोक्सिमेशन स्केलेबिलिटी में सुधार करता है, फिर भी स्टेट प्रिपरेशन की लागत क्वबिट काउंट और सर्किट डेप्थ के साथ बढ़ती है, और वर्तमान कार्यान्वयन अभी तक वास्तविक-समय, स्ट्रीमिंग वातावरण में तैनात नहीं किया गया है।