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。