Q-SYNTH: Hybrid Quantum-Classical Adversarial Augmentation for Imbalanced Fraud Detection
본 논문은 파라미터화된 양자 회로를 활용하여 사기 거래 샘플을 생성하는 하이브리드 양자-고전 생성적 적대적 프레임워크인 Q-SYNTH 를 소개하며, 이는 고전적 기준 모델에 비해 통계적 분포 충실도와 하류 분류 성능 간의 유리한 절충안을 제공함으로써 신용카드 사기 탐지에서의 클래스 불균형 문제를 효과적으로 해결합니다.