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第六代（6G）无线网络将支撑超密集工业物联网（IIoT）生态系统，其中资源受限的远边缘设备——包括自主移动机器人、工业执行器、联网车辆——必须同时满足亚毫秒级延迟、10⁻⁷级可靠性以及长达数十年的密码学安全性。当前架构将数字孪生（DT）计算委托给集中式云或移动边缘计算（MEC）服务器，导致过高的往返延迟，并依赖易受"先获取，后解密"（HNDL）威胁模型下量子攻击的经典公钥密码体制。该团队提出Q-FE，一种量子原生6G远边缘架构，集成了三个协同设计的组件：（i）与6G基站及高能力端点共址的微数字孪生（μDT）；（ii）跨层后量子密钥交换模块，将CSIDH-512同源密钥材料直接嵌入MAC层控制帧，利用该方案独有的紧凑密钥（≤64字节）避免数据包分片；（iii）由MEC节点上轻量级有向无环图智能合约管控的异步联邦学习（AFL）协议，消除掉队者瓶颈，并在不暴露原始数据的前提下防御模型投毒和女巫攻击。端到端仿真（NS-3 + PySyft）表明，与ML-KEM/Kyber-1024相比，Q-FE将MAC层开销降低62%，保持P99.9 URLLC延迟为0.78毫秒，并将全局模型收敛速度比同步联邦学习加快31%。协议复杂度分析证实每轮聚合复杂度为O(NlogR)，μDT切换迁移在104次模拟事件中完成于1.9±0.3毫秒。正式威胁模型确认了对量子窃听、模型投毒和女巫攻击的鲁棒性。