本文探讨了量子机器学习（特别是量子生成对抗网络QGAN）在评估后量子密码（PQC）协议安全性方面的潜力。随着量子计算机的发展，传统密码学面临威胁，因此后量子密码标准正在推进。然而，当前量子计算机虽规模有限，但仍可能被用于寻找PQC协议的弱点。作者提出利用QGAN架构将哈希基数字签名的概率分布加载到量子计算机内存中，从而辅助分析协议的安全性。实验结果表明，近期的混合量子-经典方法具备此能力，可作为利用量子计算攻击后量子密码原语的第一步。该研究为量子辅助密码分析提供了新思路，但尚未实现实际攻击。

本文针对恶意软件家族分类这一网络安全关键挑战，提出了一种可扩展的基于量子核的机器学习（QKML）框架。传统机器学习模型在面对结构相似且混淆的恶意软件样本时，多分类准确率较低且难以大规模部署。该框架首先从可执行文件中提取结构特征，通过监督线性判别分析（LDA）投影生成紧凑且类别感知的表示，适合量子处理。随后，利用参数化量子电路构建基于保真度的量子核，捕捉恶意软件家族间的非线性关系。为降低计算开销，采用Nyström近似方法获得量子核的低秩近似，从而通过岭回归实现高效的多分类，避免完整核矩阵构造的二次计算成本。在包含18，836个样本、覆盖23个恶意软件家族的大规模数据集上进行实验，该模型达到80.88%的分类准确率，优于相同特征和数据划分下的经典机器学习基线。结果表明，可扩展的量子核机器学习在实际恶意软件家族分类任务中具有可测量的性能优势。

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。