WIMI微美全息布局融合量子同态加密技术的量子联邦学习算法 探索多场景适配的量子联邦学习系统构建

在数字经济与人工智能深度融合的当下，数据要素的安全流通与高效利用成为产业升级的核心。联邦学习（Federated learning，FL）凭借去中心化的分布式训练范式，实现了数据可用不可见的隐私保护目标，通过让多参与方在本地保留原始数据的前提下协作训练模型，从源头降低了数据共享带来的隐私泄露风险，已在金融、医疗等敏感领域展现出广阔应用前景。与此同时，量子计算技术的突破性发展催生了量子机器学习（Quantum machine learning，QML），其依托量子叠加、纠缠等独特物理特性，为处理经典计算难以应对的复杂优化问题提供了全新路径，成为突破传统机器学习性能上限的关键力量。QML领域的变分量子算法（VQA）、量子神经网络（QNNs）及变分量子电路（VQC）等核心技术，构建了量子-经典混合计算框架—在量子硬件上完成核心态演化与测量，在经典计算机上实现参数优化与迭代更新，这种架构适配当前噪声中尺度量子（NISQ）环境的技术现状。NISQ时代的量子设备虽受限于比特数量与相干时间，但借助变分算法的低深度电路特性，已能在特定任务中展现量子优势，尤其适用于量子云服务器上的委托计算场景，为分布式量子计算资源的协同调度奠定了基础。

量子联邦学习（Quantum federated learning，QFL）作为FL与QML的创新融合技术，将分布式隐私保护理念与量子计算的算力优势相结合，旨在通过跨节点量子资源协作，实现模型训练效率与隐私安全的双重提升。而变分量子算法已成为QFL实现量子优势的核心载体，其在分布式环境中的部署的不仅能强化模型对复杂数据分布的拟合能力，更通过本地量子态运算进一步加固了数据隐私防线。然而，QFL的规模化落地面临着核心技术瓶颈：量子计算的专业性门槛过高，普通参与方缺乏量子硬件与算法设计能力，难以直接接入联邦学习网络；同时，量子服务器的委托计算过程中，量子态信息的传输与处理仍存在潜在隐私泄露风险，传统加密技术难以适配量子态数据的特性，无法形成全链路安全防护。

WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI）提出融合量子同态加密技术的量子联邦学习方案，通过自主研发的量子电路随机重建同态加密算法（Quantum Circuit Random Reconstruction Homomorphic Encryption Algorithm，QCRRA），构建了兼顾安全性、易用性与准确性的创新技术体系。同态加密作为隐私计算领域的核心技术之一，其优势在于无需解密即可对密文数据执行运算，最终解密结果与明文运算保持一致，从数学层面实现了计算方不可见明文，却能完成精准运算的目标，且基于容错学习等数学难题构建的加密体系，具备天然的抗量子攻击能力。

WIMI研究的融合量子同态加密技术的量子联邦学习算法实现了量子同态加密与联邦学习的深度耦合，通过量子电路随机重建机制对参与方的本地量子计算过程进行加密，从根本上解决了普通参与方接入量子联邦学习网络的技术壁垒。该算法允许无量子计算能力的参与方，通过加密量子电路将本地数据对应的量子态信息安全上传至量子服务器，无需暴露原始数据与量子运算逻辑，即可参与全局模型的协同训练。量子电路的随机重建特性能够有效抵御梯度泄露、量子态窃取等攻击手段，在加密过程中通过动态调整电路拓扑结构，打破攻击者对量子运算规律的推测可能，同时保证密文态运算的完整性与准确性，实现隐私保护与模型性能的最优平衡。

相较于传统量子联邦学习方案，QCRRA算法在安全防护与易用性方面实现了双重突破。在安全性层面，其摒弃了传统方案对可信第三方的依赖，通过纯密码学机制保障分布式训练过程的端到端安全，加密量子电路不仅能隐藏参与方的本地数据特征，更能防护量子服务器端的潜在恶意行为，杜绝敏感信息直接暴露风险。在易用性层面，该算法构建了量子-经典接口适配层，参与方可通过经典设备完成加密数据上传与模型参数接收，无需掌握量子算法设计与硬件操作能力，显著降低了QFL技术的应用门槛，为规模化协作训练奠定了基础。

在NISQ环境的适配性方面，QCRRA算法通过优化量子电路深度与测量策略，有效抑制了噪声对加密运算与模型训练的影响，在保持隐私安全的前提下，确保全局模型的收敛效率与推理精度不受显著损耗。这种特性使其能够无缝对接当前主流量子云服务器，充分利用分布式量子计算资源，为金融风控、医疗影像分析、政务数据协同等对隐私保护与计算性能均有极高要求的场景，提供切实可行的技术解决方案。

未来，随着量子技术的持续迭代与量子硬件的不断升级，WIMI将持续深耕融合量子同态加密技术的量子联邦学习算法的技术优化与拓展，探索多场景适配的量子联邦学习系统构建，致力于以技术创新打破数据孤岛，在保障隐私安全的前提下释放数据要素价值，为数字经济的高质量发展提供技术支撑。