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该研究团队开发了一个实用框架，用于在操作偏离理想协议模型时实现半设备无关（SDI）认证。经典基准的明显违反并不一定意味着真正的非经典行为；这些违反可能源于以下三方面的错位：（i）评分规则，（ii）应用于该评分的有限样本统计边界，以及（iii）实验中实现的操作模型（包括偏差、记忆效应、漂移和选择效应）。 研究人员基于鞅安全置信下限和操作一致的有效经典上限，提出了一个与协议无关的对齐原则形式化方法。由此产生了一个量化诊断指标——鲁棒性间隙Δ_rob = S_low − S_C,eff，该指标能将统计波动与结构性建模误差区分开来。统计偏差会渐近消失，而模型错位可能导致持续的错误认证，除非对基准进行修正。 以2→1随机访问码作为最小SDI测试平台，该工作表明后选择可能放大条件评分，而无条件评分则能恢复证伪量的正确操作含义。研究进一步证明，基于自适应学习的经典智能体并不会扩大可容许经典集合，而是会恢复操作模型所隐含的有效经典上限。 该框架为现实量子通信和测量场景中的认证提供了系统性诊断方法，适用于包含经典控制、自适应处理和非理想数据采集的复杂环境。