该论文提出了一种针对量子机器学习的新型攻击方法，名为 QNBAD（Quantum Noise-induced Backdoor Attack），专门攻击采用零噪声外推（ZNE）作为误差缓解技术的量子神经网络。研究背景是：ZNE 是当前量子计算中广泛使用的误差缓解手段，通过在噪声放大条件下运行电路并外推零噪声结果来提升模型可靠性。然而，作者发现 ZNE 的降噪过程本身存在安全漏洞，攻击者可以刻意将恶意设计的后门模式嵌入到量子噪声中，使模型在含噪环境下对正常输入表现正常，而一旦在推理阶段输入携带特定触发特征的数据，模型便会误分类为攻击者指定的目标标签，同时不影响 ZNE 对整体输出的修正效果。该攻击利用了 ZNE 对噪声模型的线性外推假设，通过调整噪声通道参数来隐藏后门触发条件。实验表明，QNBAD 在多个量子数据集和电路结构上均能保持较高的攻击成功率，同时能够规避现有的噪声感知防御机制。本研究的核心贡献在于首次揭示了量子误差缓解技术与模型安全性之间的冲突，提醒量子机器学习社区在设计防护策略时需将攻防对抗纳入考量。适合量子安全研究者、量子机器学习工程师以及关注新兴计算范式安全威胁的蓝队人员阅读。