Evaluation of Variational Quantum Classifiers (VQC) for Cyberattack Detection in the NISQ Era
Dit artikel evalueert een 4-qubit Variational Quantum Classifier op de NSL-KDD-dataset, waarbij wordt vastgesteld dat hoewel het 88% nauwkeurigheid bereikt bij binaire classificatie, de zwakke prestaties bij multi-class taken en de aanzienlijke kloof ten opzichte van een klassieke baseline suggereren dat agressieve datacompressie naar beperkte kwantumtoestanden de expressiviteit beperkt, in plaats van dat optimalisatie-algoritmen de primaire flessenhals vormen.