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该研究提出了一种结构化方法来评估量子加密协议中的漏洞，重点分析了BB84量子密钥分发方案和美国国家标准与技术研究院（NIST）认证的抗量子算法。通过融合人工智能驱动的红队测试、自动化渗透测试和实时异常检测技术，该工作构建了一个用于评估和缓解量子网络安全风险的框架。研究结果表明，人工智能可有效用于模拟对抗性攻击、探测密码实现中的弱点，并通过迭代反馈优化安全机制。自动化漏洞利用模拟和协议模糊测试为识别潜在漏洞提供了可扩展方案，而对抗性机器学习技术则揭示了人工智能增强型加密流程中新型攻击面。该研究为加强量子安全提供了系统方法论，并为将人工智能驱动的网络安全实践融入快速发展的量子领域奠定了基础。