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尽管量子密钥分发（QKD）具备信息论安全性，但从理论到物理硬件的实现过程会引入传统误差指标难以表征的侧信道漏洞。本文提出一种高保真模拟框架，用于诱骗态QKD中的入侵检测，其建模为基于学习的防御者与物理受限的自适应攻击者之间的极小极大博弈。防御者利用块级遥测数据（包含诱骗态残差、时间直方图矩和探测器失衡）触发告警以控制密钥蒸馏流程。与启发式阈值不同，该团队的优化目标严格遵循操作需求：漏检惩罚基于三强度诱骗态估计器和熵累积（EAT）惩罚计算的有限密钥保密分数退化程度。模拟攻击者在时移、探测器致盲、光子数分割（PNS）及特洛伊木马等攻击家族中执行自动化搜索，同时受限于硬件可行性边界。防御者则通过难例挖掘联合训练单类检测器与时序检测器（LSTM/TCN），在校准的虚警率（FAR）下最小化漏检率。在自适应攻击场景下，该系统能保留82%-92%的诚实有限密钥率，仅丢弃约1.2%的通信流量，相较于非对抗基线实现了可用保密比特净增益20-35个百分点。这些结果表明，直接针对保密比特保留优化的检测机制，为实际QKD部署中对抗自适应侧信道策略提供了具有物理依据的强健防御层。