本研究提出了一种量子联邦学习框架，解决了量子计算时代的隐私保护和可扩展性问题。通过分布式量子秘密密钥保护本地模型更新，实验表明该框架在分类量子数据集上显著提升全球模型能力，并减少75%的通信成本，展示了在量子互联网时代构建高效安全机器学习系统的潜力。

本研究提出了一种量子联邦学习框架（FedQNN），结合量子机器学习与经典联邦学习，能够在分布式环境中安全处理数据。实验结果表明，该框架在多个数据集上的准确率超过86%，推动了量子机器学习的安全与协作创新。

本研究探讨了量子联邦学习框架，提出了联邦量子神经网络（FedQNN），结合量子机器学习与经典联邦学习。实验结果显示，该框架在分布式环境中处理数据时准确率超过86%。研究还比较了不同量子模型在金融欺诈检测中的表现，发现量子支持向量分类器效果最佳，为量子机器学习在欺诈检测领域的应用提供了新思路。

本文综述量子联邦学习进展，涵盖基于量子态的联邦学习协议以提升隐私保护与通信效率，全量子联邦学习框架及量子联邦数据集与QCNN分类，利用变分量子电路和量子可逆神经网络增强抗攻击能力，以及通过量化与差分隐私结合优化收敛速度、通信成本和隐私-准确性平衡。