联邦学习（Federated Learning,FL）作为分布式机器学习的核心范式，凭借允许参与方于本地训练模型并仅共享参数更新的方式，有效化解了数据孤岛与隐私泄露之间的矛盾。然而，传统FL所依赖的经典密码学方案（例如RSA、ECDSA）在量子计算环境下存在安全隐患。量子算法（例如Shor算法）能够在多项式时间内破解大整数分解与离散对数问题，使得模型更新认证、通信加密等环节面临被篡改或窃听的风险。当前的FL框架缺乏对"存储现在、破解未来"场景的防御能力，迫切需要一种能够抵御量子攻击的增强型解决方案。微算法科技（NASDAQ ：MLGO）研发PQS-BFL后量子区块链联邦学习框架，利用量子安全赋能协同智能。
PQS-BFL（后量子安全区块链联邦学习，Post-Quantum Secure Blockchain Federated Learning）框架，其核心要义在于将抗量子密码学（Post-Quantum Cryptography,PQC）与区块链的不可篡改属性进行深度融合，从而为联邦学习（Federated Learning,FL）模型更新提供双重安全保障。该框架运用NIST标准化算法ML-DSA-65（原Dilithium）取代传统数字签名，借助其基于格的数学难题（如带误差学习问题，Learning With Errors,LWE）构建量子安全认证机制；同时，通过智能合约达成去中心化验证，以确保模型聚合过程具备透明性与可审计性。PQS-BFL不依赖单一中心化机构，而是经由联盟链节点达成共识来完成更新合法性的判定，既保留了联邦学习的隐私保护优势，又化解了经典密码学在量子时代的脆弱性难题。
PQS-BFL全过程融入后量子安全防护与区块链去中心化特性，兼顾安全性与运行效率，适用于多行业协作场景。在初始化阶段，参与方（如医院、研究机构）需借助PQC密钥对生成工具创建ML-DSA-65密钥对，将公钥注册至区块链智能合约，私钥进行本地加密存储。此阶段确保所有通信与签名操作均基于量子安全算法，从根源上规避量子攻击风险。
在模型训练阶段，各参与方于本地数据集上开展模型训练，生成梯度或参数更新文件。更新文件需运用本地私钥进行ML-DSA-65签名，签名过程涵盖对更新内容的哈希值与时间戳的加密，以防范重放攻击，保障更新文件的真实性与完整性。
在上传验证阶段，签名后的更新被提交至区块链网络，联盟链节点（如授权的审计机构）通过智能合约实施双重验证。其一，利用参与方公钥验证签名的有效性，确认更新来源的可信度；其二，检查更新内容是否符合预设规则（如参数范围、模型结构），过滤恶意输入，确保模型更新的合规性。
在聚合阶段，验证通过的更新被纳入安全聚合协议（如基于同态加密的加权平均），生成全局模型。聚合结果同样经过ML-DSA-65签名后上链，形成可追溯的模型版本链，实现模型更新全流程的可审计性与不可篡改性。
在反馈阶段，全局模型被分发至各参与方，同时区块链记录模型分发日志，确保后续争议可查。在整个流程中，所有关键操作（如密钥注册、验证规则更新）均需通过多签智能合约执行，以避免单点故障，增强框架的稳定性与安全性。
为优化性能，PQS-BFL对智能合约进行了针对性设计，采用轻量级验证逻辑以减少Gas消耗，通过链下计算（如零知识证明）压缩上链数据量，并引入分层共识机制以加速跨机构协作。例如，在医疗研究网络中，核心医院节点可承担快速验证职责，而监管机构节点负责最终审计，平衡效率与安全性，确保框架在大规模协作场景下仍能稳定高效运行。
PQS-BFL核心优势是结合量子安全性与去中心化特性。ML-DSA-65算法通过NIST三年标准化测试，安全性基于格理论难题，无已知量子或经典算法可有效破解；区块链分布式账本消除对中心化认证机构的依赖，部分节点被攻破也无法伪造合法签名或篡改记录。此外，框架支持动态参与方管理，新机构可通过智能合约自动加入联盟，提升灵活性与可扩展性。
在应用场景上，PQS-BFL适合数据保密性要求高、协作周期长的领域。医疗领域，跨医院联合训练疾病预测模型时可保护患者数据；金融领域，能确保银行间反欺诈模型更新不被篡改，维护风控系统可靠性；智慧城市中，其去中心化验证机制可避免单一机构垄断数据权力，实现多部门安全协同。
随着量子计算技术的迅猛发展，后量子安全将演变为下一代分布式系统的必备要素。微算法科技（NASDAQ ：MLGO）的PQS-BFL架构或将引领联邦学习从"经典安全"迈向"量子安全"的全新范式，为关键基础设施的数字化升级构筑可靠基石。