论文“Quantum Learning Based Nonrandom Superimposed Coding for Secure Wireless Access in 5G URLLCC”被 IEEE Transactions on Information Forensics and Security录用，

该论文针对5G URLLC 无线接入过程中存在的确定性敏感信息易受攻击案例，提出了一种基于量子学习的非随机叠加编码方法，该方法采用两个基本步骤，首先随机化信息以规避和捕获攻击行为，其次通过利用量子信息处理来解耦高纬度攻击向量，从而消除攻击带来的不确定性。该研究对量子计算与信息编码的深度融合具有重要意义。