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。

本研究提出了一种个性化量子联邦学习算法，解决了量子联邦学习中模型个性化不足的问题。实验表明，该算法在隐私图像分类任务中表现出色，尤其在多客户端环境下显著提高了准确率，推动了量子技术的应用。

本研究探索了量子联邦学习作为一个框架，通过分布式网络来训练量子机器学习模型的创新领域。我们提出的联邦量子神经网络框架将量子机器学习的特性与经典联邦学习的原理融合。实验证明，FedQNN框架在分布式环境中安全处理数据并促进合作学习，准确率始终保持在86%以上。我们的研究不仅确定了传统范式的局限性，还推动了量子机器学习领域的安全和协作创新。