非可延展编码（non-malleable codes）用于在篡改发生后保证消息要么完整、要么完全不可预测，是抗篡改存储与密码协议的重要构件。已有研究多关注经典分隔状态模型，而量子攻击者若在两个互不通信的本地操作间预共享纠缠，安全性刻画更困难。本文构造了面向经典消息的高效信息论非可延展编码，可抵御两个不通信本地量子篡改操作，且允许攻击者拥有任意预共享纠缠。对于任意足够小的固定 ξ>0 和足够大的第一份额长度 n，编码率达到至少 1/5−ξ，具有完美正确性，错误概率为 2^{−n^{Ω(1)}}；安全性对每个消息成立，并且每种攻击都存在单一且与消息无关的模拟器。这解决了纠缠双分隔状态模型下最坏情况经典消息的常数速率问题。技术上，作者沿用 Batra、Boddu 与 Jain 基于置换的双分隔构造（该构造对均匀随机消息达到趋近 1/5 的速率），但把置换的均匀消息输入替换为“指定消息+新鲜均匀填充”。核心贡献是针对该修改给出最坏情况安全性归约，从而把均匀消息的结果提升到任意经典消息。该结果属于量子密码与信息论安全交叉方向，适合理论密码学、量子安全与抗篡改编码研究者阅读。

该论文研究量子网络环境下的零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）。ZKP 允许一方在不泄露除命题有效性之外的任何信息的前提下完成命题验证，是密码学与信息论中的基础原语。然而现有构造存在两大局限：其安全性通常建立在计算假设之上（如单向函数存在性、特定数论问题困难性），因此在计算能力（尤其是量子计算）不断增强时存在被攻破的理论风险；同时这些构造绝大多数被限制在双方（证明者-验证者）场景中，其在双方乃至多参与方网络场景下的信息论实现几乎未被探索。针对这一空白，作者提出一个基于量子态在操作约束下不可区分性的零知识验证框架。其核心思想是：利用局部操作所施加的根本物理限制，使得验证者虽然仍具备验证命题正确性的能力，却在原理上被限制无法提取关于底层量子态的信息，从而把'零知识'性质从计算层面提升到物理/信息论层面。基于该框架，作者为多参与方量子网络构造了显式协议，实现了信息论安全，即任何相互协作的参与方子集，无论其联合计算能力有多强，都无法获得超出命题有效性之外的任何知识。论文的主要贡献可归纳为三点：一是将 ZKP 的安全基础从计算假设迁移到信息论/物理原理；二是将适用范围从两方扩展至多参与方网络拓扑；三是给出了可构造的显式协议而非仅存在性论证。该工作属于量子信息与密码学交叉的理论研究，适合量子信息、密码学理论、后量子安全与安全协议设计方向的研究者阅读。

本文研究如何为防御者设定可量化的信息泄露速率上限，以限制智能体在多轮交互中逐步拼接敏感信息。前作指出需阻断的量有单位——每周期比特数，本文设定该速率。核心机制为“临时可达性”：把每次跨边界访问暂存一个周期，对暂存项以概率 r 独立审计，任一审计命中即撤销整个窗口。对抗者 k 次跨越、每次 c 比特，期望泄露 kc(1-r)^k，在 k*=1/ln(1/(1-r)) 最大，得每窗口界 L(r)~c/(er)；该界对对抗者策略取上确界，因此方案可公开，仿真与理论吻合到 7.7 个标准误。作者强调这只是速率而非总量：仅暂存仍会让秘密在每次运行中成功组装。若秘密每周期以比例 μ 衰减，持有量收敛到 g/μ，L 比特秘密在 μ>g/L 时不可达——Eigen 式误差阈值，闭式预测位置精确 (20,000 窗口：0.9μ* 时 100% 组装，2μ* 时 0%)。依赖对抗者推理失败的欺骗无效：命名撒谎的表面准确率仍为 18/18，三种 reader 强度下 100%。扣留引用有效但机制不同：没有 reader 会提交。键控入口仅隐藏模块行为的 0.10 比特；键控指称在随机准确率下隐藏 2.64/3.00 比特，且 100% 的 reader 仍视其为普通 Python。方差须从审计率移除 (收益对 r 凸)，加入激活预算 (生存乘法：固定均值下灭绝 70%→100%)。端到端栈将泄漏从 100,000 比特降至 59 比特 (1,704 倍)，保留 12% 合法工作；将窗口密钥绑定到调用者可无泄漏代价恢复至 100%，代价是界按主体计算。对 65 个只读工具，暂存后每次调用仍留 2,400 比特，因子 10 而非无穷。

本文研究在有限域 F_q 上把矩阵乘法外包给单一（不可信）服务器时，采用秩不超过 r 的加性掩码能提供多强的统计隐私。针对独立均匀的 n×n 输入矩阵，作者证明两类自然采样方式——均匀 rank-ball 掩码，以及独立均匀因子的乘积——对服务器的完整视图（complete server view）所能达到的最大相关保密性（maximal-correlation secrecy）上界为 q^{-r}，而编码与解码各只需 O(n²r) 次有限域运算，开销与秩和矩阵规模成线性关系。该保密性指标量化的是服务器在观测到掩码后的输出后，仍能在多大程度上有效估计输入的任意函数。随后作者给出了与上界渐进匹配的下界：当 r=o(n) 时，上述两种采样方法在所有“输入无关、秩至多 r”的加性掩码中是渐进最优的，即便允许使用秘密的可逆变换（即额外的线性预处理）也无法突破。论文还刻画了均匀 rank-ball 掩码在任意联合输入分布下的后验分布，并在独立均匀输入下证明了针对矩阵行与列的近似个体安全性（approximate individual security）。最后给出一个负面结论：对于固定域大小 q 和有界 ε，任何输入无关、秩 r=o(n) 的加性掩码在条目级 (ε,δ)-差分隐私意义下都必须满足 δ→1，即无法提供有实际意义的条目级 DP 保证。整体上，论文用信息论方法给出了单服务器外包矩阵乘法中低秩掩码的保密性上界、可达性与最优性边界，并明确了加性掩码与差分隐私之间的根本张力。适合从事隐私计算、安全外包、信息论安全与密文计算的研究者与架构师阅读。

本文给出了一种在plain-model下、一次性信息论安全的高效不可克隆加密方案，用于一个经典比特的加密。该方案克服了先前工作中存在的安全性损失大或加解密效率低的问题：Bhattacharyya和Culf（Nature Physics, 2026）以及Bhattacharyya、Broadbent和Culf的方案要么安全损失为1/poly(λ)，要么需要低效的加解密操作。本文同时避免了这两点，并首次在plain-model下构造了基于伪随机函数态（Bartusek和Goldin）的多重安全（many-time secure）1→2不可克隆加密方案，适用于任意多项式长度消息。核心思路：密钥是n量子比特上均匀随机的非恒等无相位Pauli算子，比特a被加密为该Pauli算子的随机(-1)^a本征态。方案是指数安全的：证明两个接收者都成功恢复比特的概率至多为1/2 + 1/2 * sqrt(2^n/(4^n-1)) = 1/2 + O(2^{-n/2})。根据Broadbent、Culf和Rochette的下界，这是n量子比特密文所能达到的最好概率界（除常数因子外）。主要概念创新在于精确利用Pauli群的交换-反对换平衡结构（光谱意义上）。证明虽然复杂但完全是初等的，使用了标准谱界技术。关键技术工具是一个独立的线性代数引理，非正式地关联了两个不同算子的正定性，每个算子都反映了直觉：如果两个接收者各自能异常频繁地解密，则他们必须频繁地不一致。文章指出，GPT-5.6 Sol Ultra在与作者的扩展对话中发现了该证明并起草了初稿，但作者对本文的正确性负全责。本文适合量子密码学、量子信息理论、密码学基础方向的研究人员阅读。

本文提出了一种无条件安全的、信息论安全的不可克隆加密方案，针对单比特消息，采用一次性私钥模式。该方案在加密和解密方面均保持高效，并且实现了指数级小的不可克隆区分优势。传统加密方案假设攻击者无法同时获取密文和密钥，但不可克隆加密要求即使攻击者获得完整解密设备（包含密钥），也无法克隆出第二个能解密的设备。本文首次在仅依赖信息论安全（即不依赖任何计算复杂性假设）的情况下，构建了满足此性质的不可克隆加密方案。通过巧妙结合量子态特性（如单光子不可克隆定理）和经典加密技术，作者证明了方案的安全性。该结果对量子密码学和安全硬件保护具有重要意义，例如防止量子密钥分发后的密钥克隆攻击。实验上虽未给出具体实现细节，但理论构造为后续实际部署提供了基础。

该论文提出了Zelda，一种高效的多服务器预处理私有信息检索（PIR）方案，具有无条件安全性。传统无预处理的PIR方案每个客户端查询需要线性服务器计算。近年来的工作表明，通过一次性预处理阶段，可以绕过这一障碍，实现亚线性计算且无需密码学假设。Beimel等人（CRYPTO'00）首次展示了一族方案，其带宽和计算随服务器数量S的增大以n^{O(1/S)}的速度增长，但每个服务器必须存储数据库的编码版本，且编码长度随S急剧增长，导致不实用。Singh等人（TCC'24）实现了类似的带宽缩放但避免了服务器空间膨胀，他们依赖客户端特定预处理，但有状态客户端存储提示，服务器只存储原始数据库，然而该方案因依赖Dvir和Gopi的PIR而完全不实用。Zelda是第一个具体高效、信息论安全的多服务器PIR方案，具有亚线性计算。理论方面，作者提出了一个统一框架，用于构建具有客户端特定预处理的多服务器PIR，得到一族参数化方案，渐近性能优于所有先前的构造（包括Singh等人和Ishai等人）。实践方面，Zelda概念简单、自包含，不依赖任何底层PIR。作者实现了Zelda并开源代码，与最先进的PIR方案QuarterPIR（依赖伪随机函数）进行了对比实验。结果表明，在典型光纤链路下，Zelda在在线响应时间和客户端空间方面优于QuarterPIR，代价是离线维护操作成本增加。

本文提出了观察者商安全（Observer-Quotient Security）框架，用于研究交互式密码系统的安全性，其中安全性取决于允许的观察者能够从会话记录、泄漏痕迹和隐藏实现延续中区分的程度。作者定义了基于观察者的实验模型，包括会话标识符、自适应调度器、预言机转发、模拟器、理想商功能和非均匀环境，并证明了真实/理想模拟定理：顺序态射缺陷可加，并行缺陷服从乘积-TV 界，自适应观察者选择通过显式的包装器构造吸收。所得优势界由多个参数索引：δ_obs,t、δ_K,t、δ_post,t、δ_sim,t、η_t 以及残差底数 ρ_T(E Z_T)。该框架实例化于带时序泄漏的 IND-CPA 加密、带熵账本的确定性加密，以及有限状态侧信道精化（涵盖踪迹、时序、缓存、功耗、电磁和轮廓观察者）。优化/控制部分将隐藏延续识别为可观测性核，将传感器重新设计视为商精化，并将耗散性、PL 型速率和 ISS 残差界转化为区分优势的具体缩减。附带代码和合成数据可用于重现有限状态泄漏审计和 LTI 观察者设计基准。本文适合密码学形式化方法、侧信道分析以及控制理论交叉领域的研究者阅读。

该论文研究了随机线性码在广泛参数范围内的 discrepancy 性质，证明其几乎具备最优的 discrepancy 性能。作者提出了两个一般性定理：一个控制固定测试集的所有平移，另一个控制大片傅里叶伪随机测试集。作为应用，首先，在容量之上的列表译码场景中，随机线性码与非结构化随机码性能相当：对于有限域上的随机线性码，以高概率同时满足所有汉明球的交集大小与期望值相差很小，这扩展了 Blinovsky (1987) 关于覆盖半径的经典结果。其次，在素数域上，随机线性码在容量之上的零错误列表恢复中匹配非结构化随机码：以高概率同时满足所有矩形（每个坐标大小为 ℓ）的交集大小与期望值接近。由此推论，存在丰富的 n 方线性斜坡秘密共享方案，其隐私阈值约为 n/(2 log q)，重建阈值约为 5n/(2 log q)，且能抵御平衡局部泄漏；此前即使在该场景下，存在性结果也要求阈值高于 n/2。平移结果（因此列表译码应用）适用于任意有限域（甚至随 n 增长），而列表恢复和泄漏应用要求素数域在适度增长下成立（如 q ≤ n^{1/5-o(1)}）。证明采用改进的二阶矩分析，跟踪添加随机生成元时交集大小的变化。本文适合密码学、编码理论及信息论安全领域的研究者阅读。

该论文提出并深入分析了混合进制一次一密（MR-OTP）协议，该协议将经典的一次一密（OTP）扩展到异构字母表，同时保持完美保密性。核心贡献是提供了一种实用且无偏的方法，将量子密钥分发（QKD）源产生的原始二进制熵转换为均匀的混合进制密钥。作者识别出霍纳分解及其逆过程是二进制整数与混合进制元组之间的自然映射，从而避免了传统模约简方法引入的偏差。通过证明朴素模约简会导致密钥分布不均衡，论文提出拒绝采样作为恢复均匀性的最优方案，并给出了期望代价的最小化证明。此外，论文建立了单会话和多会话管道的端到端信息论安全性分析，量化了效率增益，并提出了批处理抽取器。最后，论文给出了关于基恢复问题的无条件和条件结果。该研究为QKD与经典密码系统的接口提供了理论基础，适用于需要高效、安全密钥转换的量子密码学场景。

本文研究了联邦学习中信息论安全聚合的容量问题。安全聚合允许服务器在保护用户更新隐私的前提下聚合本地更新。现有信息论问题通常假设由可信第三方（TTP）提供相关随机密钥，或通过预定义的组结构生成，但建立这些相关密钥的通信成本常被忽略。因此，在通用密钥分发机制下的基本极限尚不清楚。本文在包含密钥分发和聚合更新的两阶段框架下，研究了具有N个用户的T-colluding信息论安全聚合问题。与以往工作不同，本文通过用户间通信建模密钥分发，允许任意用户生成的密钥分发机制，消除了对TTP或预定义结构的依赖。这使得能够联合表征三个资源：安全随机性、密钥分发通信和聚合通信。通过构造一种新的安全聚合方案并匹配信息论逆定理，完全刻画了这三个资源之间的容量区域。特别地，本文给出了一个显式的确定性容量达到构造，适用于大小为至少N的任意有限域，而现有方案大多依赖TTP或在大有限域上使用随机或存在性构造。进一步证明，仅使用两两共享密钥即可实现最优性能，从而可通过Diffie-Hellman密钥交换实现。与Google的开创性安全聚合方案相比，所提方案在保持相同聚合通信开销的同时，所需随机掩码密钥更少。该成果为联邦学习中的隐私保护提供了理论基础和实用方案。

本文研究安全分布式假设检验问题：一个中央服务器根据多个分布式传感器/客户端发送的信息进行假设检验，但要求服务器除了得出最终的假设类别外，不能学习关于数据分布的额外信息。首先，作者证明在标准模型下（即服务器仅从客户端接收消息）即使对于非常简单的二元假设类别，实现完全信息论意义上的安全也是不可能的。为了绕过这一不可能性，作者引入了一个增强模型：客户端之间共享一个密钥，但该密钥对服务器隐藏。然后证明，即使只有一个比特的共享密钥，对于简单假设类别（如两个分布），也能实现完美安全的检验。其核心思想是将测试分布归约为一个对称的规范实例。对于任意有限域上的假设类别，作者进一步利用私有同时消息协议将问题归约为标准的假设检验，并证明在这种归约下可实现多项式长度的通信和密钥长度。该工作为分布式推断中的隐私保护提供了理论基础，尤其适用于联邦学习、传感器网络等场景。