该论文研究非一致性（non-uniform）安全性：攻击者可在面对全新挑战之前获得关于预言机的有界建议（advice）信息，这一模型刻画了先离线预处理、再在线发起攻击的最现实攻击模式，此前在量子随机预言机模型（QROM）与随机置换模型中已有大量研究。本文提出一种基于算子范数（operator-norm）的新分析框架来处理量子建议下的非一致性安全。其核心创新在于：用统一的归约同时刻画搜索型博弈的成功概率与判定型（decision）博弈的区分优势；而此前的归约方法即使在判定博弈中也只能处理成功概率，因而得到的界更松。借助这一框架，作者为 Yao's box（带盐与不带盐两种情形）给出了紧界，并改进了伪随机生成器（PRG）的安全性界；同时证明了判定博弈下最优的通用加盐（salting）定理，即加盐能在多大程度上降低预处理优势的一个通用上界。方法层面，作者定义了博弈的一种属性，用以分离离线阶段已有查询与随后在线查询各自的贡献，从而对特定加盐构造给出更强的界，包括带盐置换反演（tight up to 对数因子）与带盐随机函数反演（tight up to 对数因子，且与经典函数反演中已存在的差距一致）。整体而言，这是一项偏理论的密码学成果，为量子环境下的非一致性安全提供了更紧、更统一的证明工具，适合从事可证明安全、量子密码与密码方案安全参数评估的研究者与工程师阅读。