QML-PipeGuard: Drift-Aware Behavioral Fingerprinting for Quantum Machine Learning Pipeline Integrity

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

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