量子机器学习（QML）正从研究原型转向云服务部署，进入监管行业后面临两大实际挑战：一是重校准间的硬件噪声漂移，二是攻击者可能控制执行环境，用行为相似但数学上不同的量子通道替换声明的通道。现有QML验证工作（脉冲级噪声、输入漂移、输入扰动鲁棒性、设备身份）均未涵盖这些问题。本文提出QML-PipeGuard，一个基于合约的框架，通过统一的数学机制应对两类挑战。该框架在运行时通过行为指纹（在层析结构测量族下可观测量期望值的向量）表征QML管线，并运行两种模式：漂移感知监控（在标定容差内吸收良性校准变化）和对抗检测（将通道替换视为信息完备可观测量合约的违反）。框架贡献包括：编码器-ansatz-测量通道的管线组合处理（针对单量子比特Pauli族给出紧框架界C=sqrt(3)）、有限样本复杂度界、以及分离对抗与自然漂移贡献的容差分解。在IBM Heron r2处理器（ibm_fez）上的两量子比特QSVM管线端到端验证表明：约定的测量预算（约1.4万次）可在一个批处理作业内完成，恶意通道以宽安全裕度被检测到（同时规避弱合约），典型硬件漂移在容差范围内。本文适合量子信息安全、机器学习安全及云服务可靠性领域的研究人员阅读。