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量子密钥分发（QKD）的安全性从根本上依赖于区分真实量子关联与经典窃听者模拟的能力，然而现有认证方法在有限样本条件和对抗场景下缺乏严格的统计保证。该研究团队提出TARA（自适应秩次检测）框架——一种将保形预测与序列鞅检验相结合的新型量子异常检测方法，提供无分布有效性保证。 TARA提供两种互补方案： 1. **TARA-k**：基于科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验对局域隐变量（LHV）零分布进行校准，在量子-经典判别任务中实现ROC曲线下面积0.96； 2. **TARA-m**：采用赌博鞅方法实现流式检测，具备任意时刻有效的I类错误控制能力，支持量子信道的实时监测。 理论证明表明，在（语境条件）可交换性前提下，即使面对强语境量子数据，保形p值仍保持均匀分布——该发现不仅适用于量子认证，对无分布方法在非经典数据中的所有应用均具启示意义。在IBM Torino（超导处理器，CHSH=2.725）和IonQ Forte Enterprise（囚禁离子处理器，CHSH=2.716）上的跨平台验证显示：该方法可实现超出经典CHSH界限（2.0）36%的安全裕度，并展现卓越的鲁棒性。 该研究同时揭示了一个影响量子认证领域的核心方法论问题：相比正确的跨分布校准，同分布校准会使检测性能虚高多达44个百分点。这表明以往采用标准训练-测试分割的量子认证研究，可能系统性高估了对抗鲁棒性。