Protocol OMEGA-T: Secure Information Transmission Principles in QKD Structures and Multi-Crisis Response Architecture (プロトコルOMEGA-T:QKD構造の安全な情報伝達原則と多重危機対応アーキテクチャ)

【English Abstract】 This monograph formalizes Protocol OMEGA-T, a deterministic cryptographic and physical-layer governance framework establishing secure information transmission principles across Quantum Key Distribution (QKD) infrastructures and a resilient Multi-Crisis Response Architecture. Confronted with simultaneous systemic failures—including adversarial quantum interception, cascading grid destabilization, and autonomous algorithmic runaway—conventional probabilistic security models fail to guarantee state integrity. Protocol OMEGA-T integrates physical-layer quantum entropy verification with zero-knowledge state validation over the 64-bit Goldilocks prime field ($\mathbb{F}_p, p = 2^{64} - 2^{32} + 1$) via QFS-zkVM and Quantum-Safe Autonomous Fail-Safe Architecture (Q-SAFA). Furthermore, the architecture enforces strict Human-in-Command (HIC) hardware interlocks through deterministic routing (PHOENIX_BRIDGE / PHOENIX_ROUTER), ensuring that emergency fail-safe transitions, critical infrastructure isolation, and fiduciary oversight remain mathematically verifiable and constitutionally compliant under extreme multi-crisis scenarios. 【日本語要旨】 本論文(モノグラフ)は、量子鍵配送(QKD)構造における安全な情報伝達原則と、複合的・連鎖的なシステム危機に対処する「多重危機対応アーキテクチャ」を統合した決定論的プロトコル『OMEGA-T』を定式化するものである。量子傍受の脅威、重要インフラ網の連鎖的機能不全、および自律型アルゴリズムの暴走が同時発生する多重危機環境下において、従来の確率論的セキュリティモデルは状態の完全性を保証できない。プロトコルOMEGA-Tは、QKD物理層の量子エントロピー検証と、64ビットGoldilocks素体($\mathbb{F}_p, p = 2^{64} - 2^{32} + 1$)上のQFS-zkVMによるゼロ知識状態証明、および量子安全自律フェイルセーフ・アーキテクチャ(Q-SAFA)を直結する。さらに、PHOENIX_BRIDGE / PHOENIX_ROUTERを介した決定論的ハードウェア・インターロックにより「Human-in-Command(HIC:人間による最終指揮統制権)」を物理層で強制し、極限的な多重危機下における緊急遮断・縮退運転・ガバナンス統制の数学的検証可能性と法的適合性を確立する。 【License & Intellectual Property Notice / ライセンスおよび知財保護宣言】 Licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) with Strict No-Learn Covenant (NLL-v1.0-2026). Any unauthorized ingestion, machine learning training, weight extraction, or commercial exploitation by AI systems or platform operators without explicit prior written agreement and fair financial compensation is strictly prohibited. (本著作物はCC BY 4.0および厳格なAI学習禁止規約 NLL-v1.0-2026 の下で提供されます。事前の明確な合意と正当な金銭的対価の支払いのない、AI企業・プラットフォーム事業者による無断での学習・データ摂取・商業的利用を固く禁じます。)