Resumo: Os ataques ransomware representam uma ameaça significativa a indivíduos e organizações ao criptografar dados e exigir um resgate para sua liberação. Detectar esses ataques de forma rápida é fundamental para mitigar seu impacto e evitar perdas de dados ou prejuízos financeiros. Abordagens tradicionais de detecção de ransomware frequentemente dependem de sistemas baseados em regras ou analise estatística, que podem ter dificuldades em acompanhar a natureza em constante evolucão dos ataques ransomware. Neste artigo, propomos uma abordagem para a detecção de ransomware utilizando Aprendizado de Máquina Quântico. Ao aproveitar as propriedades únicas da computação quântica, buscamos aprimorar a precisão e eficiência na detecção de ransomware em comparação com abordagens clássicas de Aprendizado de Máquina. Nossos resultados experimentais demonstram que o modelo de Aprendizado de Máquina Quântico alcança uma precisão e acurácia superiores quando comparado com classificadores clássicos na detecção de ataques ransomware.
Index Terms—Ransomware, Quantum Machine LearningIndex Terms—Ransomware, Quantum Machine Learning.