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人工智能模型的快速部署需要强大且具备量子抗性的安全措施，特别是针对对抗性威胁。该研究团队提出了一种后量子密码学（PQC）与零信任架构（ZTA）的创新融合方案，其数学基础建立在范畴论之上，用于保障AI模型的访问安全。该框架独创性地将密码工作流建模为态射、信任策略建模为函子，从而为基于格的后量子密码原语实现了细粒度自适应信任机制和微隔离技术。该方法显著增强了对抗性AI威胁的防护能力。 研究人员通过基于ESP32芯片的具体实施方案验证了该框架的有效性，在可量化的性能与安全提升基础上实现了密码敏捷过渡，并通过范畴论形式化验证了AI安全性。该实现方案在ESP32上展现出卓越的内存效率：密码操作后代理端空闲堆内存占比达91.86%，中转端达97.88%；在亚毫秒级平均延迟下，对未授权访问尝试的拦截成功率达到100%。