Κβαντική Ομοσπονδιακή Μάθηση για Ανίχνευση Χρηματοοικονομικής Απάτης

Abstract

Η ταχεία ανάπτυξη των ψηφιακών συναλλαγών έχει ενισχύσει την ανάγκη για συστήματα ανίχνευσης απάτης που συνδυάζουν υψηλή ακρίβεια, ασφάλεια και προστασία ιδιωτικότητας. Η παρούσα εργασία προτείνει ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο Ανίχνευσης Απάτης βασισμένο στη Ομοσπονδιακή Κβαντική Μάθηση (Quantum Federated Learning – QFL), το οποίο ενοποιεί τις αρχές της ομοσπονδιακής μάθησης, της κβαντικής πληροφορικής και της τεχνολογίας blockchain σε ένα ενιαίο, αποκεντρωμένο σύστημα. Στο προτεινόμενο μοντέλο, πολλαπλοί κόμβοι εκπαιδεύουν τοπικά κβαντικά νευρωνικά δίκτυα (Quantum Neural Networks) χωρίς ανταλλαγή δεδομένων, διατηρώντας την ιδιωτικότητα και επιτυγχάνοντας συλλογική μάθηση μέσω ενός ασφαλούς μηχανισμού συνάθροισης. Η διαδικασία εκπαίδευσης συνοδεύεται από υβριδική κλασική–κβαντική βελτιστοποίηση, επιτρέποντας τη σύγκλιση ακόμη και σε περιβάλλοντα μη ομοιόμορφων δεδομένων (non-IID). Η ενσωμάτωση blockchain εξασφαλίζει την ακεραιότητα των ενημερώσεων και τη διαφάνεια της διαδικασίας, μέσω έξυπνων συμβολαίων (smart contracts) που επιβεβαιώνουν τις συναλλαγές των μοντέλων και διαχειρίζονται την κατανομή βαρών. Παράλληλα, το Κβαντικό Blockchain ενισχύει το επίπεδο ασφάλειας μέσω Κβαντικών Συναρτήσεων Κατακερματισμού (Quantum Hash Functions), Κβαντικής Απόδειξης Εργασίας (Quantum Proof of Work) και μηχανισμών Κβαντικής Διανομής Κλειδιών (QKD), διασφαλίζοντας θεμελιώδη προστασία από υποκλοπές και επιθέσεις τρίτων. Η προτεινόμενη αρχιτεκτονική υλοποιήθηκε και αξιολογήθηκε σε προσομοιωμένο περιβάλλον με χρήση των εργαλείων TensorFlow, PennyLane, Ganache, και Solidity, αποδεικνύοντας τη βιωσιμότητα του QFL σε πραγματικά σενάρια τραπεζικών και ασφαλιστικών συναλλαγών. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι το QFL υπερέχει των κλασικών προσεγγίσεων ως προς την ακρίβεια, τη διατήρηση ιδιωτικότητας και την ανθεκτικότητα σε κακόβουλες παρεμβάσεις. Η εργασία αυτή συμβάλλει στην καθιέρωση της Κβαντικής Ομοσπονδιακής Μάθησης ως μιας επαναστατικής προσέγγισης για ασφαλή, συνεργατική και αποδοτική τεχνητή νοημοσύνη στον χρηματοοικονομικό τομέα και πέραν αυτού.