格基后量子密码（PQC）与全同态加密（FHE）中的多项式乘法是资源、时间和能量最关键的运算之一。Barrett 模乘（BMM）因其硬件友好的特性和高效的模归约能力，在 PQC（如 Kyber、Dilithium）和 FHE（如 BGV、BFV、CKKS）的硬件加速器中被广泛采用。然而，侧信道攻击（SCA）和硬件木马可能故意引入故障，而芯片老化及其他物理因素也会造成无意的故障。这些故障如果针对 BMM 单元——PQC 和 FHE 基础设施中最关键的组件之一——可能导致信息泄露，进而危及系统安全。针对这一威胁，本文提出了一种统计归约监控（Statistical Reduction Monitoring, SRM）方法，用于保护 BMM 单元。该方法通过监控模归约过程的统计特性，并利用多条条件归约路径来区分正常运算与异常状态，从而在极低的硬件开销下高效检测随机故障和突发故障。作者通过理论分析和实验验证了该方案的有效性，表明其能够在不显著影响性能的前提下显著提升 BMM 单元对恶意故障注入和自然故障的鲁棒性。该研究为 PQC 和 FHE 硬件加速器提供了一种轻量级、可集成的故障检测方案，对保障未来密码学基础设施的物理安全性具有重要意义。