随着计算机硬件的更新换代和移动终端的智能化,网络技术在人们的生活中变得越来越重要,网络安全成为一个重要的研究领域。基于机器学习的技术已经广泛地应用于网络入侵检测以及图像处理领域。同时快速发展的量子计算为解决复杂计算问题提供了新的模式,因此如何利用量子计算改进传统机器学习算法也已经成为了研究前沿。本文基于经典降维技术和量子神经网络提出了一种用于网络入侵检测的模型以区分正常访问和异常攻击。为了平衡经典卷积神经网络在图像分类中的分类准确率和鲁棒性,本文从机器学习模型安全性的角度出发设计了一种量子经典混合卷积神经网络模型。云计算、大数据的到来,网络入侵的手段也在不断的多样化,因此需要高效且泛化的入侵检测技术来保障网络安全。本文基于主成分分析和量子神经网络提出了一种入侵检测模型。原始的网络连接数据的特征之间往往具有一定的关联性,主成分分析用于去除原始数据中的冗余成分,实现网络连接数据的降维。数据降维不仅可以提取数据中的有用成分,还有利于量子神经网络的训练。量子神经网络相当于一个分类器,主要用于识别网络中的正常访问和异常攻击。经过经典优化器迭代训练的量子神经网络可以检测出网络流量数据中的异常访问。实验结果验证了该入侵检测模型的可行性和有效性。随着机器学习模型在实际业务系统中的广泛应用,机器学习模型的准确性和安全性也变得日益重要。为了改进经典卷积神经网络在图像分类上的性能,本文提出了一种混合量子经典卷积神经网络模型,以提高分类准确率或加速训练的过程。该模型的量子卷积层由量子卷积过滤器构成,用于提高经典卷积层的特征提取能力并加速传统卷积的过程。混合量子经典卷积神经网络模型在图像分类中的实验结果表明量子卷积核在提高图像分类精度的同时也加快了模型的收敛速度。此外,本文还研究了混合模型中量子计算对模型鲁棒性的影响。在经典对抗场景中的实验结果表明,量子计算在一定程度上能够提高整个混合模型的对抗鲁棒性。