该论文提出了一种面向药物警戒系统的后量子安全数据管道教育原型。药物警戒系统处理包括不良事件报告和临床观察在内的敏感医疗数据。随着量子计算的发展，RSA和椭圆曲线密码等经典公钥系统可能变得脆弱，对需要长期保密的医疗数据构成威胁。该原型采用ML-KEM-768进行后量子密钥建立，HKDF-SHA-256派生AES密钥，AES-256-GCM进行文件加密，以及ML-DSA-65进行数字签名和防篡改。管道支持TXT、CSV、JSON、PDF等多种文件格式，通过将文件视为原始字节并保留元数据以供接收方重建。系统包含独立的医院、网关、制药接收方、攻击者、基准测试和仪表板组件。使用不同大小和格式的合成药物警戒数据集进行评估，结果表明ML-KEM增加了较小的恒定开销，而AES加密和ML-DSA签名随文件大小增加成为运行时的主导。本工作并非生产就绪的医疗系统，而是一次教育性的系统级探索，展示了后量子密码原语如何集成到医疗风格的数据管道中。

本文是'模格安全性'系列论文的第三部分，聚焦于分圆域Q(ζ_{2^k})的对数单位格上的结构化最近向量问题（CVP）距离。论文首先证明了从随机短环元素到对数单位格的L^2 CVP距离渐近收敛到(π/(2√6))√n，其中n=2^{k-1}。对于k≥4，该目标位于原点的Voronoi胞内。在L^∞范数下，n个子高斯坐标的最大值产生O(√log n)的边界，这转化为短生成元问题的次多项式近似因子。文章还提出了'粗格定理'：Babai算法对所有结构化目标返回零，但能精确恢复任意大小的单位扰动。对于模行列式理想，进一步证明了Trigamma定理，揭示了内在不平衡性σ_{g_0}=O(1)与模q无关。最后，结合前两部分，将ML-KEM的CDPR因子从exp(Õ(√n))降低到次多项式值。该工作为评估后量子密码标准ML-KEM的安全性提供了更紧的理论界。