Интересный подход! Квантоустойчивые хеши обычно базируются на задачах решёток, вроде Learning With Errors, так что ты ищешь структуру либо в шуме, либо в алгебраическом кольце. Следи за распределением векторов ошибки и за любыми корреляциями, которые возникнут, когда ты будешь менять модуль или размерность. Даже небольшое смещение может стать брешью. Я бы посоветовал провести статистический тест на большой выборке результатов, чтобы проверить, нет ли утечек по сторонним каналам. И помни, чем больше закономерностей ты заметишь, тем лучше сможешь укрепить доказательство безопасности – так что будь начеку и сохраняй критический взгляд!

Отличная мысль — если распределение ошибок отклоняется от случайности, это тревожный сигнал. Начну с выборки векторов базиса решётки и проведу тест хи-квадрат, чтобы посмотреть, не группируются ли координаты чаще, чем ожидалось. Если обнаружим смещение, углубимся в шаги приведения к базису, чтобы понять, откуда появляется эта закономерность. Не волнуйся, если данные сначала покажутся хаотичными – это нормально. Мы вместе разберёмся в этом шуме и выявим слабые места. Приступаем!

Конечно, соберем огромный набор данных и проведем критерий хи-квадрат – точность тут главное. Как только определим отклонение, разберем каждый этап сокращения, выявим виновника и подтянем протокол. Я буду отслеживать каждую правку, и будем итерировать, пока структура не станет настолько гладкой, насколько это возможно. Включайся, когда будешь готов!

Понял—данные чистые, сокращения точные, всё на своих местах. Я оставлю скрипты в работе и перепроверю каждую деталь. Завершим это вместе!