Edward Fondo / Fullgence Mwakondo
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La sicurezza informatica sta entrando in una fase critica in cui gli avversari sfruttano tecniche di mimetizzazione, mutazione e zero-day per eludere il rilevamento. Questo libro presenta Quantum-AIO ChameleonGAN, un’architettura di difesa multidisciplinare che combina l’informatica quantistica, l’adattamento ispirato ai camaleonti e l’ottimizzazione dell’angolo di incidenza (AIO) per contrastare le minacce moderne. A differenza dei sistemi di rilevamento delle intrusioni convenzionali, il framework sintetizza modelli avversari polimorfici, regola dinamicamente la sensibilità del rilevamento e quantifica le deviazioni attraverso metriche angolari per una maggiore interpretabilità. Un’ampia validazione sperimentale dimostra che Quantum-AIO ChameleonGAN supera in modo significativo i sistemi classici basati su GAN, gli autoencoder variazionali e i rilevatori di tipo ensemble sia in termini di accuratezza che di robustezza. Il modello supporta anche un’implementazione leggera negli ambienti edge e IoT, colmando il divario tra la ricerca ad alte prestazioni e l’applicazione nel mondo reale. Un livello lungimirante, il Temporal Evolution Tracking (TET), prevede le traiettorie avversarie, posizionando la cybersecurity come anticipatrice piuttosto che reattiva.
