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基于联邦学习（FL）的协同威胁情报共享面临量子计算的重大威胁，传统加密方法可能被攻破。该研究提出采用后量子密码（PQC）的量子安全FL框架，以保护跨机构数据共享。通过模拟量子攻击破解RSA加密梯度，研究人员揭示了传统FL的脆弱性，并提出混合架构：集成NIST标准化算法CRYSTALS-Kyber实现密钥交换，CRYSTALS-Dilithium进行身份认证。在APT攻击数据集测试中，该方案达到97.6%威胁检测准确率，延迟开销仅增加18.7%，验证了其实用性。医疗联盟案例研究证实，该方法可在不违反隐私法规前提下安全共享勒索软件指标。该工作强调量子防御的紧迫性，为FL系统部署PQC提供技术指南，并就威胁情报网络的量子抗性标准化提出政策建议。