该论文研究量子中继网络中的路由安全性问题，聚焦于对抗性共学习与可解释鲁棒性。作者将量子密钥分发（基于Ekert-91协议）中的路由选择建模为对抗性Bandit问题：Alice（合法用户）选择端到端的中继路由作为动作，Eve（攻击者）选择攻击面（包括边拦截-重发攻击或中继内存退化攻击）。收益通过缓存的SeQUeNCe模拟E91协议转录本获得，当有限样本统计量违反CHSH不等式时Alice获得一个回合胜利。在50种结构化拓扑上执行对抗性共学习，发现学习得到的保留率与全矩阵极小化参考高度相关（Pearson r=0.99）。在单表面Eve动作模型下，瓶颈链路家族保留率为零，而非瓶颈家族遵循1-1/N覆盖原则。然后，作者针对图级、攻击级和路由级拓扑语料库目标拟合决策树解释模型，并报告其忠实度。最后，为本地语言模型构建提示记录以总结决策树证据，形成量子中继网络博弈的开源解释工作流。该工作为量子网络路由的安全性评估提供了新的对抗性学习视角和可解释分析框架。