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该研究团队证明，通过严格的局域量子测量，可以推断出未知量子网络的全局特性，如平均度数、枢纽密度及固定长度的闭合路径数量。特别值得注意的是，研究人员展示了一个仅能访问少量节点的恶意代理，可以通过局域初始化量子态，并借助重复的短时测量，获取整个网络的敏感结构信息。这种入侵策略受到极限学习与量子储备计算的启发，将短时量子演化与带可训练权重的非迭代线性读出相结合。这些成果为未来量子互联网基础设施的入侵检测和结构诊断提供了新策略。