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本文提出了一种开创性的量子安全联邦学习（QFL）框架，旨在保护分布式学习系统免受量子技术攻击者的新兴威胁。随着传统加密方法日益面临量子攻击的脆弱性，该框架构建了具有韧性的安全架构，即使在具备量子计算能力的攻击者面前仍能保持稳健。研究团队集成并严格评估了量子密钥分发（QKD）、量子隐形传态、密钥封装机制（KEM）和后量子密码学（PQC）等先进量子及抗量子协议，以增强QFL流程对经典与量子威胁的防御能力。这些机制经过系统性分析与实现，展示了其在安全可扩展的QFL生态系统中的无缝协同能力。通过完整的理论建模与实验验证，该工作对框架进行了详尽的安全性与性能评估。研究成果为量子时代具有固有安全性的新一代联邦学习系统奠定了坚实基础。