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量子密钥分发（QKD）通过利用量子力学原理提供了理论上不可破解的安全性。然而实际应用中，环境脆弱性、噪声和硬件缺陷等问题带来了挑战。近期，机器学习（ML）已成为解决这些局限性、提升QKD系统现实可行性的有力工具。本综述回顾了ML技术在五个关键领域提升QKD安全性和性能的应用： 首先，参数优化领域涵盖信号校准、偏振对准、相位稳定、调制状态调谐及后处理增强，以最大化安全密钥生成并最小化误码率。其次，攻击检测方面，ML模型可识别光子数分离攻击和特洛伊木马攻击等量子威胁并进行分类。第三，协议选择中，ML能根据运行条件动态选择最优QKD协议。第四，核心性能预测，包括对密钥生成率（SKR）和量子比特误码率（QBER）等指标的预测。最后，量子网络管理通过智能路由、节点管理和资源分配优化大规模QKD部署。 性能改进通过准确率提升、QBER降低和SKR增加等指标评估。虽然ML在金融、政府和国防领域展现出重大潜力，但在可扩展性、计算需求和真实环境测试方面仍存在挑战。未来研究应聚焦于开发轻量化、可泛化的模型，并建立标准化基准以推动ML增强型QKD的实际部署。