该研究探讨了后量子密码（PQC）集成到TLS 1.3中对手握握握手耗尽攻击和入侵检测系统（IDS）性能的安全影响。PQC虽然能抵御量子攻击，但其计算和通信开销可能加剧握手耗尽型分布式拒绝服务（DDoS）攻击的效果。研究者搭建了一个包含一台PQC-TLS服务器和十台攻击节点的实验平台，生成了超过16.5 GB的混合流量数据，包含合法浏览行为和高强度握手耗尽攻击。实验表明，PQC-TLS使服务器高CPU利用率持续时间延长高达88倍，显著放大了攻击有效性。同时，评估现有深度学习IDS在PQC流量下的检测性能，发现严重下降：exosphere模型的召回率仅约50%，HyperVision的AU-ROC降至接近随机水平（0.49），揭示了PQC环境下IDS的检测盲区。主要贡献包括：系统量化并分析PQC下IDS检测盲区的根本原因；发布包含精确攻击时间戳和服务端资源监控数据的PQC-DDoS混合流量数据集；开源所有实验代码和AWS部署脚本，支持可复现的云端测试环境。该工作旨在帮助学术界和工业界开发下一代PQC感知的入侵检测系统。

本文聚焦后量子密码标准ML-KEM（即Kyber）在硬件实现中面临的侧信道攻击威胁。ML-KEM的解封装过程包含Fujisaki-Okamoto（FO）验证步骤，该步骤对功耗和电磁侧信道分析特别敏感。作者针对常见的FPGA实现和微控制器实现，分别评估了三种验证方案：未保护实现、基于哈希的一阶掩码实现以及高阶掩码实现。实验结果表明，尽管FPGA提供更高的速度和并行性，但其侧信道泄漏往往更严重，尤其是在高带宽配置下。高阶掩码设计仍因硬件级效应和数据相关处理而泄漏底层数据信息。更关键的是，FPGA上的并行处理引入了足够的一阶泄漏，能够实现完整的私钥恢复。这些结果强调了在性能受限和并行化的硬件环境中保护后量子密码算法的持续挑战。本文适用于硬件安全工程师、后量子密码实现者以及侧信道防御研究人员。

本文提出 MPX，一种统一的双模式脉动阵列架构，能够同时支持矩阵乘法和多项式乘法。研究背景是全同态加密（FHE）和后量子密码（PQC）中多项式乘法是关键操作，通常通过数论变换（NTT）加速。现有方法是将 NTT 映射到现有的脉动矩阵引擎上，以重用 AI 硬件。本文采用相反思路，利用脉动阵列的波前数据流与多项式乘法累加模式的对齐，设计 MPX。MPX 在硬件层面实现双模式：矩阵乘法模式和多项式乘法模式。实验结果表明，向传统脉动阵列添加双模式能力仅需 20% 的额外面积，且在矩阵乘法执行时功耗开销可忽略。在多项式乘法模式下，MPX 相比基于 NTT 的脉动矩阵引擎延迟降低 1.2 倍以上。该研究为高效加速密码学运算提供了一种新的硬件复用方案。

该论文是系列正式验证分析掩码NTT（数论变换）硬件安全性论文的第7篇，针对后量子密码（PQC）硬件中的侧信道泄漏问题。论文证明了在任意深度k级流水线中，采用新鲜中间掩码和每级PF-PINI(≤2)小工具（gadgets）的掩码NTT实现，每个观察值的原像基数上界为2·q^{2k-2}（通过Lean 4机器检验，无漏洞）。在标准语义解释（除以总掩码元组空间大小q^{2k-1}）下，每个观察值的条件概率上界为2/q，与流水线深度k无关。主要贡献包括：1) k级组合定理，推广了之前2级结果，证明只有最后一级的PF-PINI参数影响界限；2) 证明Montgomery归约满足PF-PINI(2)且最大重数严格为2；3) 将各组件整合为端到端界限；4) 通过Lean验证的假设违反条件锚定先前的经验性和结构性Adams Bridge分析。该工作为掩码PQC硬件提供了可扩展的理论安全界，并经过正式验证。