网络威胁的快速发展使得传统安全方法不足以管理日益复杂的风险。本研究引入了一种量子机器学习网络安全框架，该框架利用量子计算和机器学习来增强多维度的网络安全。该研究采用了一种结构化方法，首先集成量子密钥分发 (QKD) 进行安全密钥交换，然后部署量子神经网络 (QNN) 和量子支持向量机 (QSVM) 进行异常检测和对抗威胁管理。该框架还结合了用于自主事件响应的量子强化学习 (QRL)、用于使用生物特征和行为数据进行身份验证的量子身份验证模块以及用于遵守法规的由量子合规分析仪支持的策略合规界面。实验结果表明网络安全指标有了显着改善，包括威胁检测准确率达到 96%，事件响应时间缩短 28%，合规模拟成功率达到 96%。这些发现强调了该框架能够提供适应性强、可扩展且高效的网络安全解决方案，以应对现代挑战。这项研究朝着将量子技术融入实际网络安全应用迈出了重要一步，为未来智能、安全和适应性防御系统的创新铺平了道路。