量子技术是一门新兴的、具有潜在颠覆性的学科，能够影响许多人类活动。而且量子技术是两用技术，因此国防和安全行业以及军方和政府都对此感兴趣。
一份最近发表在EPJ Quantum Technology的报告《量子技术的军事应用》回顾并描述了可能的量子技术军事应用，作为国际和平与安全评估、伦理研究、军事和政府政策、战略和决策的切入点。这份报告提供了正在开发的量子技术的基本概况，还估计了交付的预期时间或使用影响，描述了量子技术在各种战争领域的具体军事应用(例如，陆地、空中、太空、电子、网络和水下战争以及ISTAR——情报、监视、目标搜索与侦察),并阐述了相关问题和挑战。
虽然第四代现代战争的特点是去中心化和失去国家对战争的垄断[1，2]，但发达国家的军队通常能够获得最先进的军事技术。这包括量子技术的出现。
量子技术(QT)是指主要源于第二次量子革命的技术。此前，第一次量子革命带来了我们今天熟悉的技术，如核电、半导体、激光、磁共振成像、现代通信技术或数码相机和其他成像设备。第一个量子技术产生了核武器和能源；然后，经典计算机获发挥着重要的作用。目前，激光武器正在实施和测试[3]。
第二次量子革命[4]的特点是操纵和控制单个量子系统(如原子、离子、电子、光子、分子或各种准粒子)，从而达到标准的量子极限；也就是量子尺度下测量精度的极限。在本报告中，量子技术指的是第二次量子革命的技术。量子技术不会带来全新的武器或独立的军事系统，但会显著增强当前和未来军事技术的测量能力、传感、精度、计算能力及效率。大多数量子技术通常都具有双重用途。因此，量子技术的具有巨大的军事应用潜力。各种研究和建议不断涌现，标志着这种技术实现的可能性越来越大；例如，参见[5–8]。
本报告提供了一个更深入的背景来理解“量子战争”，讨论了其影响情报、安全和国防部门的可能性，并描述了新的可能能力或改进。本文的目标不是提供基于量子的技术精确预测，而是展示实施和应用中可能的方向和趋势。量子技术通常被认为是新兴技术，有可能改变战争行为和战争结果[8]。虽然目前的量子技术大多具有较低的技术成熟度水平(Technology Readiness Levels，TRL)，但它们被认为具有颠覆性的潜力[9]，阐述量子技术可能的军事应用对于进一步评估对全球和平的威胁以及讨论伦理政策或基于量子的预防性军备控制也很重要。
本报告由八个部分组成。在第2部分定义了“量子技术”和“量子战争”，并介绍了量子技术分类和量子技术。第3部分提供作为特定应用基础的基本量子技术概述，包括部署的预期时间和利用影响。第4部分介绍了关于量子技术发展和在军事领域部署的一般考虑和期望。第5部分介绍了单项量子技术在军事领域的应用，例如，网络、水下、太空和电子战。第6部分确定并讨论量子炒作以及现实的可能性。第7部分展开对军事、和平和伦理以及技术后果和挑战的初步讨论。第8部分阐述本文得到的结论。
第4部分和第5部分涉及国家安全和国防问题。第3部分基于最先进的研究，并提供相关的参考资料，第5部分更多地基于各种军事或政府报告、政策简报和国际安全分析，例如[5–8,10–13]。在这里，读者应该警惕围绕量子技术的炒作，避免夸大预期。对于目前众多的量子技术军事应用而言，不确定是否所有与高端军事技术需求相关的挑战都将得到解决，甚至不确定该技术是否将实际部署。
量子技术定义如下:
量子技术(QT)是物理学和工程学的一个新兴领域，基于量子力学特性，尤其是量子纠缠、量子叠加和量子隧穿效应，应用于单个量子系统，以及其实际应用。
根据定义，量子技术描述了量子力学系统的各种物理原理，有许多应用；例如，囚禁离子技术可以作为量子计算机的量子比特，以及磁场或量子时钟的量子传感器。
两用技术是指在国防和商业生产中都具有应用潜力的研发领域[15]。量子技术是一种典型的两用技术，它不仅对军事，而且对政府[16]和维和组织都有影响。
量子战争(QW)是一种将量子技术用于军事应用的战争，它影响所有战争领域的情报、安全和防御能力，并带来新的军事战略、理论、场景、和平以及伦理问题。
也有人试图定义量子领域[17]作为战争的新领域。然而，在本文中，作者将把量子技术视为改进所有当前定义的领域的一个因素，而不是作为一个独立的战争领域。
量子攻击是指使用量子技术来破坏、扰乱或窃听经典或量子安全系统。典型的例子是使用量子密钥分发或量子计算机破解RSA加密方案进行窃听。
虽然有大量的量子技术文献，但在量子技术分类上没有明确的一致意见。作者将使用以下分类法：
- 量子计算和模拟
–量子计算机(数字和模拟量子计算机及其应用，如量子系统模拟、量子优化等)
–量子模拟器(不可编程量子电路)
- 量子通信和密码学
–量子网络和通信(量子网络元件、量子密钥分发、量子通信)
–后量子密码(量子弹性算法、量子随机数发生器)
光子盒注：量子随机数不属于后量子密码
- 量子传感和计量
–量子传感(量子磁力计、重力仪等)
–量子计时(精确的时间测量和分配)
–量子成像(量子雷达、低信噪比成像等)
除了上面介绍的一般量子技术分类，作者还根据量子技术的优势和应用对其进行了新的划分。可以概括以下分类，量子技术利用影响分类如下:
- 必须具备：要实施的量子技术平台框架，以防止未来的量子攻击(例如后量子密码)；
- 有效性：量子技术提高了当前技术和方法的效率(例如量子优化、量子机器学习或人工智能)；
- 精度：量子技术提高了电流测量技术的精度(例如，量子磁力计、量子重力测量、量子惯性导航、计时)；
- 新功能：量子技术提供了超出了现有技术的范围的新功能（如量子雷达、量子化学模拟、量子密码分析、量子密钥分发)。
请注意，这种分类并不相互排斥。
这部分描述了量子技术的基本情况，以及相关的参考文献。对于每一项量子技术，都显示了当前的开发状态，确定了影响应用的因素，估计了部署的预期时间，并概述了主要的挑战。对于量子计算应用，提供了所需逻辑量子比特的近似数量。
不同的量子技术及其应用处于不同的TRL，例如成熟度从TRL1（例如某些类型的量子比特）到TRL8（例如量子密钥分发），在这里并不追求完整性，也不提供任何理论背景，而只是介绍基础知识、效果和当前的发展状况。
3.1 量子信息科学
量子信息科学是与量子物理相关的信息科学，研究量子信息。在经典信息科学中，信息的基本载体是一个只能是0或1的比特。量子信息的基本载体是量子比特。一个量子比特可以是|0⟩或|1⟩，或者是状态|0⟩和|1⟩的任意复杂线性组合，称为量子叠加态。
另一个重要的特性是量子纠缠。量子纠缠是指两个或多个量子比特(或两个或多个量子系统)之间没有经典模拟的强相关性。量子纠缠是许多量子惊喜的原因。另一个特性是不可克隆定理[18]，上面说量子信息(量子比特)是不可复制的。这个定理对量子比特纠错以及量子通信安全有深远的影响。
量子信息科学描述了量子计算和量子通信中的量子信息流，从更广泛的意义上讲，它可以应用于量子传感和计量，参见[19,20].
学术界对此有有相当大的兴趣，并且已经创建了几个量子算法[21]。然而，预计只有少数对国防和安全应用有价值。
3.2 量子计算
现状：商用的物理量子比特数量非常有限
影响应用的因素：新能力、有效性、精确度
时间线预期：十年内一百万个量子比特
主要挑战：提高量子比特的质量(相干性、抗错性、门保真度)、增加量子比特和逻辑量子比特的数量
量子计算是指利用量子信息科学来执行计算，这种机器可以称为量子计算机，量子计算机的分类非常复杂。本报告将分类简化如下：
- 数字量子计算机(也称为门级量子计算机)是通用的、可编程的，可以执行所有可能的量子算法，并具有下述许多应用。经典计算机可以完全模拟基于门级的量子计算机。区别在于资源和速度。例如，模拟完全纠缠的量子比特会以指数方式增加对经典资源的需求。这意味着≥45量子比特在经典（超级）计算机上模拟几乎是不可能的。
- 模拟量子计算机(也称为哈密顿量计算)通常使用量子退火(作为绝热量子计算的噪声版本)来实现。量子退火机与数字量子计算机的不同之处在于量子比特的有限连接性和不同的原理。因此，模拟量子计算机的应用受到更多的限制，但仍然适用于量子优化或基于哈密顿量的模拟等任务。
- 量子模拟器用于量子系统的研究和模拟其他来量子系统。通常不太容易访问，被构建为单一用途的机器。与量子计算机相比，量子模拟器可以想象为一个不可编程的量子电路。
总的来说，量子计算不会取代经典计算。量子计算机只适用于有限类型的问题，通常是高度复杂的问题。量子计算应用的实际部署取决于质量(相干性、抗错性、门保真度)和量子比特的数量。需要遵循的一些基本参数是：量子比特的数量、量子比特相干时间、量子门保真度和量子比特互连性。在单个量子比特上应用量子门的量子指令集被称为量子电路。量子电路是量子算法的实际实现。
继[7]之后，量子计算机可以分为三个进化阶段：组件量子计算(CQC)、含噪声中等规模量子计算(NISQ)和容错量子计算(FTQC)。CQC阶段包括量子计算演示和基本元素的成熟。CQC的计算能力非常有限，但足以证明一些原理。NISQ阶段量子计算机应该有足够数量的量子比特来展示量子计算的优势。持续的研究应该会增加量子比特的数量和质量。当达到一个完美的逻辑量子比特时，FTQC阶段开始。
物理量子比特可以通过许多量子系统来实现。最新的进展是基于超导量子比特和处于或接近NISQ阶段的囚禁离子量子比特的量子计算机。所有其他技术，如冷原子、拓扑、电子自旋、光子或基于NV色心的量子比特，仍处于CQC阶段或理论阶段。单个的量子计算机和它们的性能有很大的不同(例如，速度、相干时间、纠缠所有量子比特的可能性、门保真度)。各种度量和基准，如量子体积度量[22]，已经被开发用于它们的比较。
所有类型的量子比特的共同问题是它们的质量。量子比特非常脆弱，并且具有有限的相干时间(在这个时间尺度上不会丢失量子信息)。在量子比特上执行的每个操作都有有限的保真度。因此，研究人员需要使用纠错码。量子比特的纠错比经典比特的纠错复杂得多，因为量子比特无法复制，正如不可克隆定理所解释的那样。
量子比特有两种类型：由物理量子系统实现的物理量子比特和由若干物理量子比特和纠错码组成的逻辑量子比特。逻辑量子比特是一种完美或接近完美的量子比特，具有很长到无限的相干时间、很高的保真度和较高的抗环境干扰性。例如，基于表面纠错协议，对于一个逻辑量子比特，根据算法，最多需要10000个物理量子比特[23]。有关量子计算的最新概述，请参见[24]。
领先的量子计算机，例如谷歌制造的具有53个物理超导量子比特的量子计算机(谷歌在2019年声称拥有量子霸权[25])，以及IBM制造的量子计算机。最好的囚禁离子量子计算机是IonQ的32量子比特或霍尼韦尔的20量子比特。IBM和谷歌的量子计算路线图设想的预期时间线如下：IBM计划在2022年推出433量子比特的量子处理器，到2023年推出1121量子比特量子处理器[26]。谷歌宣布了一项计划，将实现一个10000量子比特的量子模块。2029年，所有其他量子处理器都将由高达100万量子比特的模块组成[27]。根据对量子科学和技术关键相关领域领导者的调查，量子计算机很可能在大约20年后开始变得足够强大，足以对大多数公钥加密方案构成威胁（更多详细信息，请参见第3.2.2节）[28]。模拟量子计算机的例子包括超过5000个量子比特的D-Wave系统的量子退火机和东芝的相干伊辛机。
模拟量子计算机和数字量子计算机的区别在于物理原理的不同，以及各自的局限性。数字量子计算机受限于资源而不是噪声(噪声可以用更多的资源修正)。相比之下，模拟量子计算机受到难以理解、控制和表征的噪声的限制(尤其是对于量子退火机)。因此，模拟量子计算机的适用性是有限的[24]。
实际上，量子计算机完成的任务大多只是经典计算机程序的子程序或子例程。经典程序不仅能控制量子计算机，还能提供大量在量子计算机上无法实现的计算。这包括量子模拟在化学中的最新应用，例如使用变分量子本征求解器(VQE)[29]，这是经典和量子计算的混合组合。此外，量子计算机是大型机器，其中许多需要低温技术。因此，在未来几十年里，大多数客户不太可能购买个人量子计算机，而是将其作为云服务来访问。
基于云的量子计算模型(通常称为量子计算即服务——QCaaS)如今已经商业化，甚至是免费的，并且它们允许任何对量子计算感兴趣的人访问。量子计算机的云访问由各个量子硬件制造商提供。一些平台，如微软Azure Quantum或亚马逊Braket，可以在一个生态系统中访问不同制造商的量子计算机。
这也有助于阐明量子霸权、优势及实用性（supremacy、advantage和practicality）。量子霸权是指量子计算机解决特定问题的速度明显快于经典计算机。然而，这个问题很可能是理论上的，而不是实际的。量子优势指的是量子计算机能够解决经典计算机无法解决的现实世界问题的情况。量子实用性与量子优势类似，唯一的区别是量子计算机比经典计算机更快地解决现实世界的问题。
下面将对量子计算机可能的应用进行基本概述。读者应该记住，量子计算是一个快速发展的领域，新的革命性的量子算法仍有待发现。注意，在量子计算应用的上下文中，“量子比特”是指逻辑量子比特。不过，小型量子电路可以只用物理量子比特运行，精度合理。
3.2.1量子模拟
现状：开发中的算法，小规模应用
影响应用的因素：新能力(如量子化学计算)
时间线预期：近期内，可用性随着量子比特的数量而增加
量子比特要求：200(例如用于固氮问题)
主要挑战：逻辑量子比特的数量
早在第一台量子计算机诞生之前，量子计算机的主要任务就是模拟其他量子系统[30]，分子就是这样一个量子系统。尽管现有的计算能力有所提高，但使用目前的计算化学只能对较简单的分子进行完全模拟，或者以许多近似和简化为代价对较大的分子进行完全模拟。例如，对于一个有n个电子的系统，经典计算机需要2n个比特来描述电子的状态，而量子计算机只需要n个量子比特。因此，量子模拟是量子计算机的第一个应用，也可能是最有前途的应用。
最主要的方法有两种：量子相位估计[31]和量子变分技术(VQE)[32，33]。特别是后一种方法在NISQ计算机上最有可能成功；例如，2020年，谷歌进行了最大的量子化学模拟(使用VQE对H12分子进行模拟)[34]。
量子化学模拟的算法正在开发中。它们可以应用于更复杂的模拟，与量子比特的数量密切相关。因此，即使在量子计算的早期阶段，化学和制药行业也对量子计算有很大的兴趣。一般来说，这种模拟可以发现和设计新的药物、化学物质和材料。例如，高温超导、更好的电池、蛋白质折叠、固氮和肽研究。
3.2.2量子密码分析
现状：算法就绪
影响应用的因素：新功能(例如破解公钥加密方案)
时间线预期：中远期
量子比特要求：6200用于2048位RSA因式分解[35]，2900用于256位ECDLP加密[36]
主要挑战：逻辑量子比特的数量
最著名的量子计算机应用之一是通过Shor算法指数加速地对大素数进行因式分解[37]。这是对公钥密码体制的威胁，例如RSA、DH和ECC，基于大素数乘法、离散对数问题或基于椭圆曲线离散对数问题的方案，这些方案被认为在计算上难以解决，或者对于经典计算机来说非常困难。
虽然现有的NISQ量子计算机的资源远远达不到RSA破解所需要的，但威胁是相当真实的。在量子密码分析变得可用之前，对手或外国情报机构可以拦截并存储加密的流量。因为许多秘密的解密时间远远超出了强大的量子计算机交付的预期时间线，所以现在这种威胁可以被认为是真实的。
量子密码分析也为对称加密方案的暴力攻击提供了改进的工具。例如，众所周知的Grover搜索算法[38]针对暴力攻击将密钥安全性降低了一半；一个256位的AES密钥可以在大约2128次量子运算中被强力破解。尽管量子计算机需要大量的资源，但还是建议将对称密钥长度加倍[39]。而且Simon算法和叠加查询[40]可以完全破解大部分消息认证码(MAC)，以及关联数据的认证加密(AEAD)，如HMAC-CBC和AES-GCM[41，42]。
此外，基于对称密码系统中存在的结构，人们对对称密钥系统的密码分析攻击进行了积极研究，这可以提供高达超多项式的加速[43]。然而，这些算法对量子计算机的资源要求过高。
3.2.3量子搜索和量子行走
现状：算法正在开发中
影响应用的因素：有效性(例如，更快的搜索)
时间线预期：近中期
量子比特要求：~100，取决于搜索系统的大小
主要挑战：逻辑量子比特的数量
最著名的搜索量子算法之一是Grover算法[38]，它在数据库搜索中或者通常在反转函数中提供平方加速。对于未排序的列表或数据库，经典搜索算法的复杂度大约为O(N)(意味着与N个实体的数量成比例)，而Grover算法的复杂度大约为。
量子搜索算法是所谓的大数据(非结构化数据)分析的重要课题。处理大量数据需要大容量的量子存储器。然而，没有可靠的量子存储器可以将大量量子信息保存任意长的时间。第二，将经典数据转换成量子形式既费时又低效。因此，目前只有对算法生成的数据进行搜索才被认为是可行的。
另一种搜索方法可以基于量子随机行走机制[44]，它提供了与Grover算法类似的加速。
3.2.4 量子优化
现状：算法开发中
影响应用的因素：有效性(例如更快地解决NP问题)
时间线预期：近中期
量子比特要求：100，取决于问题的复杂程度
主要挑战：逻辑量子比特的数量
考虑到解决NP复杂问题的可能性，量子优化是一个非常活跃的探索主题。这种NP问题的一个例子是旅行商问题，给定一个地点列表和它们之间的距离，目标是找到最短（最优）的路线。天真地说，一个人可以尝试所有的可能性，但这种方法有严重的缺点。随着复杂性的增加，甚至可能变得不可能。因此，最常见的解决方案是基于启发式算法，这些算法不一定能找到最优解，但至少能找到一个接近它的解。
量子计算在这个问题上引入了一个新的视角，并提供了不同的方法和技术。目前最主要的方法是基于变分法，如量子近似优化算法(QAOA)[45]。QAOA的一部分是称为二次无约束二进制优化(QUBO)[46]的子技术，它也适用于模拟量子计算机。其他方法有最小二乘拟合的量子模拟[47]或半定规划[48]。
到目前为止，还不清楚量子优化是否会提供一些相对于经典启发式方法的加速。然而，有一个共识，如果一些加速是可以实现的，它不会超过多项式[48]。量子计算引入的新范式导致了新的量子启发的经典算法，例如没有量子加速的QAOA [49]。另一方面，我们可以说量子启发的算法是量子计算的第一个实际成果。
对于量子优化，已经有许多演示、使用案例和概念证明，尤其在模拟量子计算方面，模拟量子计算目前为此类应用提供了最多的量子计算资源。典型的演示是针对交通、物流或金融行业的优化。
3.2.5 量子线性代数
现状：算法开发中
影响应用的因素：有效性(例如，更快的线性方程求解)
时间线预期：近中期
量子比特要求：取决于求解的系统大小
主要挑战：逻辑量子比特的数量
研究表明，量子计算机在求解线性方程组时也能达到超多项式加速，尤其是对于稀疏矩阵的HHL(Harrow-Hassidim-Lloyd)[50]算法。但是，估计的加速取决于问题(矩阵)的大小，还有大量的资源需求，这对于某些问题来说是不切实际的[51]。另一方面，例如，对于10000个参数的线性方程组，需要10000个步骤来求解，而HHL可以在13个步骤之后提供近似解。
目前，规划、工程、建筑和天气预报中的许多数值模拟都将复杂的问题简化为线性方程组。对其中许多问题来说，由于本质上是统计的，近似解可能就足够了。
请注意，HHL算法被证明是量子计算的通用算法，并被证明适用于各种应用，如k-均值聚类、支持向量机、数据拟合等。有关更多详细信息，请参阅[52]。
处理大量输入数据的量子算法的一个主要注意事项是数据加载。经典数据，尤其是二进制数据或比特，需要被转换成量子态，以便通过高效的量子算法进行后续处理。这个过程很慢，而且经典数据加载本身可能需要比相干时间更长的时间。解决方案是量子存储器或量子RAM[52,53]。
3.2.6 量子机器学习和人工智能
现状：算法开发中
影响应用的因素：有效性(例如更好的机器学习优化)
时间线预期：近中期
量子比特要求：100，取决于问题的复杂程度
主要挑战：逻辑量子比特的数量
鉴于围绕经典机器学习和人工智能（ML/AI）的炒作，可以预计，在这个主题上也会有量子研究。首先，请注意，考虑到处理经典数据的效率非常低[54]，人们不能期望得到完整的量子ML/AI，如果考虑到丢失的量子内存以及将经典数据（例如图片数据）加载和编码到量子信息格式的速度非常慢，则更是如此。这根本不实际。当ML/AI应用于量子数据时，会出现另一种情况；例如，量子传感器或成像[55]。
然而，可以引入量子增强的ML/AI[56，57]，其中量子计算可以改善一些机器学习任务，如量子采样、线性代数(其中机器学习是关于在高维线性空间中处理复杂向量的)或量子神经网络[54]，例如量子支持向量机[58]。
事实上，ML/AI主题涵盖了各种技术和方法，它与量子计算没有什么不同。量子ML/AI或量子增强ML/AI是当今许多研究工作的主题。有关量子ML/AI算法及其可能的加速的研究，参见[59]。
3.3量子通信和密码学
量子通信是指通过使用光纤或自由空间信道的量子网络进行的量子信息交换。在大多数情况下，量子通信是使用光子作为量子信息载体来实现的。然而，由于光子的局限性，例如远距离的损耗，量子网络需要包含其他元件，如量子中继器或量子开关。
量子密码的目标是用量子密钥分发（QKD）等技术取代传统的(主要是非对称的)加密方案。用于量子通信的典型量子特征如下：量子纠缠、量子不确定性和量子信息无法复制的不可克隆理论[18，60]。
3.3.1 量子网络
现状：正在研究中(仅限带有可信节点的QKD商用)
影响应用的因素：新能力、有效性(例如超安全通信、量子弹性加密)
时间线预期：中期
主要挑战：量子中继器和开关(量子存储器)
量子网络(有时称为量子互联网[61]或量子信息网络(QIN))的目标是通过多种技术在各种通道上传输量子信息。量子信息(量子比特)通常由单个光子携带，因此量子信息传输是脆弱的。此外，许多量子网络应用依赖于量子纠缠。
量子信息传输的常用信道是专门的低损耗光纤或当前损耗较高的电信光纤基础设施。两个通信端点相互靠近的情况就像使用一根光纤一样简单。网络的复杂性随着更多的终端节点或距离的增加而增加，其中需要诸如量子中继器或量子开关的组件。请注意，对于大多数量子网络应用来说，非常小(一个量子比特)的量子处理器就足够了。
自由空间量子信道更具挑战性。由于强烈的大气衰减，光学或近光学光子在大气中的用途有限。因此，最常考虑和实现的量子网络场景是使用量子卫星[62，63]。卫星的优势是可以利用光-光子通信来传输量子信息，其中卫星-地面链路中的损耗低于两个相距很远的地面节点之间的损耗。然而，光子在自由空间通道中的短距离通信可以通过无人机等实现[64]。最好的方法是使用经典无线通信所使用的微波频谱。然而，在单个光子水平上使用微波频谱的通信更具挑战性[65]。微波单光子技术在产生和检测单个光子方面有更大的困难。另一个问题是微波波段的噪声环境。
由于光子损失和退相干，远距离的量子通信需要量子中继器。量子中继器是一个中间节点，其工作方式类似于经典光网络中的放大器，但需要遵守不可克隆定理。事实上，量子中继器允许纠缠终端节点的量子比特。当两个末端节点纠缠时，可以利用量子隐形传态的效果[66]。这意味着量子信息可以在没有物理发送光子的情况下进行传输；只需要一个经典的通信。利用量子纠缠，量子信息可以流经量子网络或其一部分，甚至可以在窃听者的控制下，没有任何机会泄露传输的量子信息。为了使量子中继器正常工作，需要量子存储器。然而，目前还没有可靠实用的量子存储器。
作为中间步骤，可以使用可信中继器。可信中继器不会纠缠终端节点，仅用于量子密钥分发(QKD，见下一节3.3.2)。为了说明它是如何工作的，让我们考虑两方A和B以及一个可信中继器R。然后用密钥kAR加密密钥kAB。可信中继器R解密kAR以获得kAB。此时，可信中继器R知道密钥kAB，A和B必须相信该密钥是安全的，并且不受窃听者的控制。最后，R使用密钥kRB重新加密kAB，并将其发送给B。这是目前QKD网络中使用的一种技术。
下一步，目前在实验中测试的是测量设备无关的QKD(MDI-QKD)[67，68]。它是这样一个量子协议，不仅用安全中继器替代可信中继器(仍然不是量子，不支持纠缠)，还充当交换机。这意味着通常的星形网络拓扑和基础设施可以开始建设。注意，在MDI-QKD网络中，对中心节点的攻击在物理上既不能泄露密钥，也不能泄露敏感信息。之后，中心节点将被量子开关和中继器所取代，从而实现全功能的量子信息网络。
量子网络将与经典网络并行工作，因为并非所有传输的信息都需要用量子信息编码。例如，量子隐形传态需要并行经典网络，量子网络可用于以下应用：
量子密钥分发(QKD)，加密密钥的安全传输(参见第3.3.2节)；
远距离量子计算机或量子计算集群之间的量子信息传输，或远程量子能力共享；
盲量子计算[69，70]允许在所有者或窃听者不知道算法或结果是什么的情况下，将量子算法传输到量子计算机，执行计算并检索结果；
网络时钟同步[71]，参见第3.4.2节；
安全识别[72],允许识别而不泄露认证凭证；
量子位置验证[73]允许验证另一方的位置；
多个量子计算机的分布式量子计算[74，75]，允许作为一个量子计算机计算任务；
共识和协议任务，指的是所谓的拜占庭协议(尽管对手进行了干预，但团队仍对一个输出做出决定的问题)。与经典复杂度相比，量子版本[76]的复杂度可以达到O(1)。
纠缠传感器网络[77，78]可以提高传感器的灵敏度和减少误差，并评估全局属性，而不是收集系统特定部分的数据。
量子网络允许量子计算机之间直接安全的量子通信，量子数据可以直接交换。主要是当一个巨大的任务可以划分为较小的任务时，这有助于根据单个量子计算机的性能有效地重新分配计算任务。另一种例子是量子云，量子数据可以在多台量子计算机之间共享。此外，能否建造一台独立的高性能量子计算机也是个问题。更有可能通过分布式量子计算实现[74，75]，其中许多量子计算机将通过量子网络连接。
3.3.2 量子密钥分发
现状：商用(带可信中继器)
影响应用的因素：新能力
时间线预期：近期
主要挑战：安全量子中继器(量子存储器)，物理硬件的安全认证
量子密钥分发(QKD)是量子通信最成熟的应用。目标是在两方或多方之间为通过经典信道分发的加密数据分发密钥。由于不可克隆定理，任何窃听者都必须执行一个可被通信方检测到的测量。
主要的协议有两类:一类基于BB84 (Bennett-Brassard 1984)协议[79]，另一类基于E91 (Ekert 1991)协议[80]。占主导地位的BB84协议在技术上更简单，但需要生成量子随机数(参见第。3.3.4)，并且提供方必须在分发之前准备密钥。协议E91利用量子纠缠在分发过程中生成密钥，并且各方同时知道密钥。在该协议中，不需要量子随机数发生器。然而，量子纠缠的技术解决方案更具挑战性。这两类协议在信息理论上都是安全的。
理论上，QKD在传输过程中是无法穿透的。然而，典型的攻击可能集中在最终(接收器/发射器)或中间节点，其中软件层的硬件可能包含漏洞，例如控制软件中的错误、不完善的单光子源、各方验证问题等。这是一个非常活跃的研究领域。例如，不完善的物理硬件可能会被光子数分裂（PNS）[81]或特洛伊木马[82]攻击所滥用。在这里，硬件和软件的安全认证是必要的，并且需要时间。
除了可信中继器，另一个弱点是量子比特传输速率太慢，无法分发长密钥。一种新的高传输速率的单光子源可以解决这个问题。
目前，QKD技术可进行商业应用，例如短距离的点对点连接或远距离使用可信中继器。可信中继器可以是一颗太空卫星，中国已经证明了这一点[62，63]。
3.3.3 后量子密码
现状：算法就绪
影响应用的因素：必须有
时间线预期：近期
主要挑战：标准化、实施
后量子密码(有时被称为量子证明、量子安全或抗量子密码)代表了一个抵抗未来量子计算机攻击的加密技术领域。目前，对于大多数使用公钥技术的非对称加密来说，情况并非如此。另一方面，大多数对称密码算法和哈希函数被认为相对安全，可以抵御量子计算机的攻击[83]。但还是建议将对称密钥长度加倍[39]。
现在，有几种方法被认为是抗量子的。例如基于格的密码[84]、超奇异椭圆曲线同源密码[85]、基于哈希的密码[86]、基于多变量的密码[87]、基于编码的密码[88]和抗量子对称密钥。
与QKD不同，从数学角度来看，所有这些算法都不是可证明安全的。因此，在标准化过程中，所有这些算法都经过严格的测试和分析，包括实现。不存在最糟糕的情况，即经典计算机可以破解实现中有缺陷的抗量子算法[89]。最受关注的的标准化工作是美国国家标准与技术研究院(NIST)的工作[90]。NIST标准化进程预计将于2023-2024年结束。不管怎样，现在越来越多的商业供应商正在提供新的抗量子加密解决方案。
3.3.4量子随机数发生器
现状：商用
影响应用的因素：新功能(真正的随机数生成)
时间线预期：近期
主要挑战：提高比特率
随机数发生器(RNG)对于许多应用是必不可少的，例如蒙特卡罗模拟和积分、密码运算、统计学和计算机游戏。然而，经典计算机中的RNG，因为它是确定性的，所以不是真正随机的，被称为伪随机数生成。然而，对于许多应用来说，伪RNG就足够了。
另一方面，生成强密钥是安全的基石，只有通过真正的随机数生成器才能实现。一种解决方案是基于硬件的量子随机数发生器(QRNG)。此外，QRNG是基于BB84的QKD协议的关键部分，是可证明安全的。
QRNG可用于任何加密技术，并使所有加密技术变得更好。与其他RNG不同，量子随机数发生器的优势之一是它可以被验证和认证[91]。
3.4 量子传感和计量
量子传感和计量是最成熟的量子技术领域，它可以改善计时、传感或成像。例如，第一次量子革命的原子钟已经成为全球定位系统(GPS)的一部分将近半个世纪了。目前的量子时钟具有更高的时间测量精度。
量子传感代表所有测量外部磁场或电场、重力梯度、加速度和旋转等各种物理变量的量子技术。量子传感器可以产生关于电信号、磁异常和惯性导航的非常精确的信息。
量子成像是量子光学的一个分支，利用光子相关性，可以抑制噪声并提高成像物体的分辨率。量子成像协议被考虑用于量子雷达、在光学不可渗透的环境中探测物体以及医学成像。
量子传感和计量技术依赖于以下一个或多个特征：量子能级、量子相干和量子纠缠[92]。单个量子传感器具有不同的指标，这些指标因应用而异。常见的指标有：灵敏度(在1秒后给出单位信噪比的信号)、动态范围(最小和最大可检测信号)、采样率(信号采样频率)、工作温度等。导出的关键指标包括，例如，特定距离的空间分辨率和达到特定灵敏度所需的时间。典型测量量是磁场和电场、旋转、时间、力、温度和光子计数。
3.4.1量子电、磁和惯性力传感
现状：实验室原型
影响应用的因素：精度、新能力
时间线预期：近期到远期
主要挑战：微型化、冷却
很多传感量子技术都是通用的，可以测量各种物理量。每项技术的详细描述不在本报告的讨论范围之内；但是，提供了一个基本概述。许多应用包括各种量子技术。例如，量子惯性导航包括三种类型的传感：加速度、旋转和时间。一般来说，许多应用都需要精确的基于量子的定时，而不仅仅是量子技术。有关量子计时，请参见第3.4.2节。最有前途的技术是：原子蒸气、冷原子干涉测量、氮-空位色心、超导电路和囚禁离子。
冷原子干涉测量法(测量的量：磁场、惯性力、时间)。在极低温度下冷却的原子表现出类似波的行为，对与其质量相互作用的所有力都很敏感。这些变化可以在干涉图中观察到[5，92，93]。具体实现可以是拉曼原子干涉测量法、原子布洛赫振荡或其他形式[94–96]。例如，在重力测量中，基于量子的重力仪有可能达到比最好的经典重力仪高几个数量级的精度。这种精密的重力仪能够以厘米级的分辨率对地球表面和地下进行非常详细的测绘。关于惯性导航，振动晶格干涉测量法有可能克服最先进的原子干涉测量技术的缺点，并可以同时用作加速度计和陀螺仪[97]。仍然存在一些挑战，一些最大的挑战是将量子传感器集成到一个量子惯性测量单元中，用于冷却原子并同时保持相干性(抑制与噪声环境的相互作用)的激光冷却设备的微型化，或者在实验室外保持冷原子传感器的动态范围。然而，这一领域也取得了重大进展，例如[98]，综述见[99]。
囚禁离子(测量的量：电场和磁场、惯性力、时间)。囚禁离子是最通用的传感平台之一[100–102]。受到良好控制的囚禁离子形成一个具有量化运动模式的晶体。任何干扰都可以通过这些模式之间的转换来测量。单个被囚禁的离子可以作为时间的精确测量，或者作为量子计算机中的量子比特。对于惯性导航，在1、2和3维阵列中囚禁冷原子的光学晶格技术有可能提供亚厘米级的尺寸，除了可以测量重力和惯性参数外，它还可以测量卡西米尔或范德华力。最近，利用量子纠缠囚禁离子，电场测量的灵敏度达到了[103],比经典方法高几个数量级。
氮-空位(NV)色心(测量的量：电场和磁场、旋转、温度、压力)。金刚石晶体中的NV色心是一个与外部磁场耦合的电子自旋量子比特。此外，使用贝里相位的负电荷NV色心可以测量旋转。一般来说，基于NV色心的传感器在各种条件下，都具有高灵敏度、低生产和操作成本[92，104，105]。特别是，基于NV色心的技术也可以在室温和更高的温度下工作。一种新提出的3D设计可以同时感知磁性、加速度、速度、旋转或引力的所有三个分量[106]。NV色心在金刚石传感方面的优势在于空间分辨率和灵敏度。另一方面，面临的挑战是选择、实施和制造单个NV色心或它们的组合。在电场感应的情况下，定义灵敏度具有挑战性[107]。
超导电路(测量的量：电场和磁场)。基于约瑟夫森效应的超导电路技术描述了两个超导体之间的量子隧穿效应[92]。这项技术允许在宏观尺度上制造量子系统，并且可以用微波信号进行有效控制。超导量子干涉仪(SQUID)是最好的磁力计传感器之一。但是，缺点是需要低温运行。注意，对于小于地磁噪声的磁场变化的测量，优选的设计是基于传感器阵列来消除与应用的空间相关性，例如在医学和生物医学应用中(例如MRI或分子标记)。最近的发展表明，量子计算机中使用的超导量子比特也可以用于测量电场和磁场[92]。
原子蒸气(测量的量：磁场、旋转、时间)。自旋极化的高密度原子蒸气在可以光学测量的外部磁场下经历状态转变[92，108，109]，一个优点是在室温下展开。原子蒸气适用于旋转传感，称为原子自旋陀螺仪(AGS)，AGS可以是芯片级的[5]。相比之下，最好的经典旋转传感器非常精确(例如环形激光陀螺仪)，预期的量子传感器将会精确两倍。然而，最佳经典陀螺仪的尺寸为4×4m，这对于量子设备是不切实际的[110]。基于原子系综的原子蒸气室磁力仪（atomic vapour cell magnetometers）有可能超过SQUID磁力仪，并在室温下工作[92]。
3.4.2 量子时钟
现状：实验室原型
影响应用的因素：精确度
时间线预期：近中期
主要挑战：微型化
原子钟已经伴随我们几十年了；例如作为GPS卫星的一部分。目前的原子钟基于原子物理学，当改变能级时，电子的电磁发射会发出“滴答声”。原子钟是一项非常成熟的技术，基于原子喷泉或热原子束和磁状态选择原理的原子钟可以达到相对不确定度~10-15-10-16[111]，或者最先进的芯片尺寸原子钟的不确定度为2×10-12[5]。
第二次量子革命带来了原子钟或量子时钟的新原理。量子逻辑时钟基于单离子，这是一种与量子计算中的囚禁离子量子比特相关的技术[101]。量子逻辑时钟是第一个时钟不确定度低于10-18[112]的时钟，量子时钟也可以从量子纠缠中受益[113]。
后来，量子逻辑时钟被实验光学晶格时钟所取代。请注意，目前的原子钟使用微波频率，即能级之间的跃迁会发射微波光子。用光频中的发射光子测量能级跃迁更难实现，尽管它提供了更好的性能。光学时钟仍在开发中，系统基于：在离子阱中分离的单个离子，在光学晶格中捕获的中性原子，以及封装在3维量子气体光学晶格中原子。特别是3维量子气体光学晶格钟，其频率精度达到了2.5×10-19[114]。最近，研究表明量子纠缠可以增强时钟的稳定性[115]。
另一项研究集中在蒸气室(或气体室)原子钟，提供芯片大小的实现[116]；固态(例如，金刚石中的NV中心)时钟[117]；或与微波或光学原子钟原理类似的核钟，只是它在原子壳层中使用了核跃迁而不是电子跃迁[118]，具有前所未有的性能潜力，超过原子光学时钟[119]。
各种时钟技术都有自己的挑战，如精确的频率梳、用于控制和冷却的激光系统以及黑体辐射偏移(就光学时钟而言)。此外，微型化通常以较低的频率精度为代价。另一种常见的挑战是这些时钟的同步。
精确定时对于许多技术都是必不可少的，例如卫星导航、空间系统、精确测量、电信、国防、网络同步、金融行业、能源电网控制以及几乎所有的工业控制系统。然而，非常精确的时间对于量子技术至关重要，特别是对于量子传感和成像。例如，一个非常高精度的时钟可以实现新的测量，如地球表面厘米级的重力势测量或寻找新的物理学。
3.4.3量子射频天线
现状：实验室原型
影响应用的因素：有效性
时间线预期：近中期
主要挑战：微型化、冷却
射频(RF)天线用作各种信号的接收器或发射器。它们可以是简单的偶极天线，也可以是复杂的AESA模块。它们的尺寸受到产生或接收信号的波长的限制。例如，3GHz信号的波长为10cm，天线的尺寸应不小于该波长的约1/3。这就是所谓的Chu–Harrington极限[120，121]。
里德堡原子的技术可以打破这一限制，并拥有一个独立于接收信号波长的几微米大小的天线。里德堡原子是具有相应大的电偶极矩的高激发态原子，因此对外部电场具有高敏感性[122，123]。注意，基于里德堡原子的天线只能接收一个信号。
里德堡原子分析仪的最新原型在0到20 GHz的频率范围内进行了演示，用于AM或FM无线电、WiFi和蓝牙信号[124]。更多天线的组合可以检测信号的到达角度[125]。在实验室水平上，里德堡原子技术已经商业化。
量子射频接收机作为单个单元（用于目标频率、窄带宽）或阵列传感器（宽频率范围）可以在导航、主动成像（雷达）、电信、媒体接收机或被动式THz成像中得到应用。
3.4.4 量子成像系统
现状：实验室原型和概念验证
影响应用的因素：新能力
时间线预期：近期到远期
主要挑战：提高分辨率，高速率单光子源
量子成像系统是一个广阔的领域，涵盖3D量子相机、behind-the-corner相机、低亮度成像和量子雷达或激光雷达(关于量子雷达，请参见第3.4.5节)。
单光子雪崩探测器（Single Photon Avalanche Detectors,SPAD）阵列是一种非常灵敏的单光子探测器，与脉冲照明源相连，可以测量从光源到物体的飞行时间，从而测量物体的范围。然后，将SPAD放入一个数组中，就可以像3D相机一样工作。SPAD的工作光谱扩展到近红外光谱。
SPAD阵列也可以用于检测探测之外的物体(例如隐藏在墙角后)。这个想法是基于激光和相机的合作，其中激光在SPAD相机前面(例如地板上的一个点)发送一个脉冲。从该点开始，激光脉冲将向各个方向散射，包括角落后面，在那里光子可以反射到SPAD相机前面的点，然后到达相机。SPAD的灵敏度足以探测这样的三次散射信号[126]。
量子鬼成像（quantum ghost imaging）[127–129]，也称为符合成像或双光子成像，是一种允许对相机视线之外的物体进行成像的技术。在光源中，产生了两个纠缠的光子，每一个都有不同的频率，其中一个由高分辨率光子计数相机直接记录，频率不同(例如红外线)的第二个光子被发送到这个物体，反射的光子由单光子探测器(所谓的“桶”探测器)探测，然后，根据两个光子之间的相关性创建图像。尽管分辨率较差，鬼成像协议也在没有量子纠缠的情况下进行了演示(使用经典关联)。
这种模式允许在极低的光照水平下对物体成像。此外，红外线可以更好地穿透一些信噪比(SNR)更好的环境[130]，最近展示了使用x射线或极端相对论电子的鬼成像实验[131，132]。
亚散粒噪声成像（sub-shot-noise imaging）[133]是另一种量子光学方案，允许检测信号低于散粒噪声的弱吸收物体，散粒噪声是探测到的光子数量波动的结果，例如，散粒噪声是激光的极限,使用相关光子可以克服这个限制，一个“先导”或“辅助”光子的检测表明探测物体或环境的相关光子的存在。
量子照明(Quantum Illumination，QI)[134]是一种使用两个相关(纠缠)光子探测目标的量子协议。一个“闲置”光子被保留下来,另一个被称为“信号”光子，被发送到目标并被反射，两个光子都被测量。即使当纠缠被有损耗和噪声的环境破坏时，该协议的优势仍然存在。QI协议是主要适用于量子雷达的协议之一，但它也可以应用于医学成像或量子通信。
3.4.5 量子雷达技术
现状：实验室原型和概念验证
影响应用的因素：新能力
时间线预期：远期或更远
主要挑战：高速单光子源、量子微波技术
从原理上讲，量子雷达的工作方式与经典雷达类似，即信号必须向目标发送，雷达系统需要等待反射信号。然而，理论上提高的精度和新能力可以通过量子力学的方法来实现。
有几种协议被考虑用于量子雷达，例如干涉量子雷达[135]、量子照明(QI) [134]、混合量子雷达[136，137]或Maccone-Ren量子雷达[138]。上述协议都不是完美的。比如干涉量子雷达对噪声太敏感，需要保持量子纠缠。QI是嘈杂环境中的理想协议，甚至已通过微波频谱的实验室验证[139]，但它需要了解到目标的距离，因此它没有测距功能。然而，基于QI的量子目标测距方法正在开发中[140]。这种测距问题也可以通过混合量子雷达解决，但要牺牲灵敏度。Maccone-Ren协议具有QI性质和测距功能，但至今只是一个理论概念。
所有协议共同面临的最大挑战是(不仅仅是)微波范围内纠缠光子的高速生成。雷达方程的量子版本[141]仍然保持主导项1/R4，其中R是雷达-目标距离。因此，所需纠缠光子(模式)的数量比目前可用的数量高出几个数量级[142]。从某种意义上说，量子雷达类似于噪声雷达，具有许多共同的性质，如拦截概率、低检测概率、有效频谱共享等。见[137]和其中的参考文献。
另一个相关的挑战是寻找目标。理论工作[143]表明，在寻找目标的未知位置时，量子纠缠可以胜过任何经典策略。此外，该方法可以作为固定目标范围内的的量子增强频率扫描器。
3.4.6其他传感器和技术
现状：实验室原型
影响应用的因素：新能力(例如化学和精确声学探测)
时间线预期：近中期
主要挑战：提高分辨率
利用光声检测，量子技术可用于高达声子水平的超精密声音感测，声子是一种准粒子，通过光声检测对固体物质中的声波进行量化[144，145]。声波的精确检测对于许多应用来说是必不可少的，包括医疗诊断、声纳、导航、痕量气体感测和工业过程[146，147]。
光声检测可以与量子级联激光器结合，用于气体或一般化学检测。量子级联激光器(QCL)是一项成熟的技术[148]，QCL是一种半导体激光器，在中波和长波红外波段发射，与许多其他量子技术一样，需要冷却至远低于-70℃，然而，最近的发展允许芯片级实现在大约-23℃温度下实施，这可以通过便携式冷却系统实现[149]。
军事技术比工业或公共应用有着更高的要求。考虑到战场上可能的部署，这需要更加谨慎。第5节介绍了各种可能的军事应用，具有不同的技术成熟度、时间预期和多种实现风险。
对于那些易于实现并适合当前技术的技术来说，这将更简单，风险更小，例如量子传感器，简单地说，我们可以用量子传感器取代经典传感器。
相反，QKD是一项已经商业化但很难部署的技术，需要大量新的硬件、系统以及与当前通信系统的互操作性。因此，这项技术在军事部署方面具有更大的风险。
从长远来看，我们可以期待在降低SWaP(尺寸、重量和功率)和扩大量子计算机和量子网络方面的优势，这将使部署更加容易，如果国家/军队想要与其他国家/军队竞争边缘(量子)技术，这可能是必要的。
4.1 量子战略
军用量子技术的未来用户将不得不仔细考虑是否、在哪里以及何时投入时间和资源。国防部队的目标不是发展军事技术，而通常只是明确具体要求和采购。然而，尤其是是如果他们是最终用户的话，他们可以很大程度上参与开发。
作为基础，最好有一个由产业和学术机构组成的国家量子生态系统，这种生态系统应该得到政府层面的普遍支持，即制定国家量子计划，但也应受到激励，为国防部门开发技术，这可以通过适当的拨款资助，甚至各种主题挑战来实现，个人和创业公司可以参与其中，或许还能带来新的颠覆性想法和解决方案，这自然会导致与产业界和学术界更密切的合作。量子产业非常有趣，学术界和产业界之间有着大量的合作。
第一步是制定量子技术路线图或量子战略。路线图/战略应规定所有后续步骤，从确定破环性量子解决方案、市场调查、技术和风险评估以及开发本身，到原型测试和最终解决方案部署。路线图或量子战略可以由三部分组成：
- 识别；
- 发展；
- 实施和部署。
最关键的部分是为所考虑的战争领域确定最有利和最具颠覆性的量子技术。这一步还包括技术和科学评估，以平衡技术风险(有限的可部署性、低于预期的性能或无法从实验室转移到战场)与单个量子技术的潜在优势。这个识别过程应该循环重复，以便对新发现和破坏性解决方案做出相对快速的反应。重要的是要记住，许多应用尚待识别或发现。
下一步是通常的研发过程(R&D)。研发应该得到充分的财政支持，但也要尽量减少官僚障碍。它应该包括与军事技术的最终用户密切互动的快速开发周期(规格和性能咨询、原型测试、认证准备等)。在此阶段结束时，处于初始运行能力的新系统应该准备就绪。
最后一步是实现全面作战能力，包括修改或创造新的军事理论，充分利用量子优势准备新的军事场景、战略和战术。
最后一点涉及身份确认阶段。在这里，决策者还需从长远角度出发，到目前为止，许多量子技术已经被单独考虑：传感器、量子密钥分发、量子计算等，但是，远期的愿景考虑通过量子网络实现量子传感器和量子计算的互联。理论和实验工作证明了利用量子纠缠传感器和计算机的额外量子优势[77，78]，可能还会发现或发明更多类似的应用。在建设光纤/量子网络时，考虑这一点很重要。更长远的未来，可信中继器等现有元件可以被全量子中继器和交换机取代，从而充分发挥量子网络的全部潜力。
4.2 TRL和时间范围
正如已经多次提到的，各种量子技术处于不同的TRL，从1到8不等。当考虑各种应用和部署平台时，特别是出于军事目的，TRL变化和时间范围预期甚至更加复杂。[150]中提供了一些TRL和时间范围的估计。然而，一些估计，如TRL 6的量子精密导航，基于这份报告的描述似乎过于乐观。
表1 技术成熟度（TRL）和时间范围预期
实际的军事部署可能需要一些时间来克服所有技术障碍并满足军事要求。例如，用于地下扫描的量子重力仪，第一代很可能为卡车部署静态传感器，范围或者空间分辨率相当低。随着时间的推移，下一代将提高灵敏度和空间分辨率。随着SWaP的降低，该传感器将能够被放置在飞机上，随后可以安装在无人机上，也可能安装在低轨卫星上。然而，也可能提前达到传感器的极限，导致无法部署，例如在无人机或低轨卫星上。
4.3 量子技术对抗
量子技术对抗指的是欺骗、禁用或破坏量子技术的方法和技术，无论是量子计算机、量子网络还是量子传感器和成像系统，量子技术利用单个量子的量子物理特性。因此，它们很容易受到环境干扰和噪声的影响，因此有可能被欺骗或瘫痪。特别是关于量子网络，尤其是量子密钥分发，量子黑客[151-155]已经与量子密钥分发携手发展。
量子战略的制定者和决策者应该记住，当量子技术部署在军事领域时，各种对抗措施迟早会出现，目前未知的是量子技术对抗措施的可能有效性及其影响。