Fix compression logic.

Update docs.

Author: SheepChef

docs/.vitepress/config.mjs

@@ -54,6 +54,8 @@ export default withMermaid({
       { text: "Demo", link: "https://abra.js.org" },
     ],
 
+    outline: { level: [2, 3] },
+
     sidebar: [
       { text: "快速开始", link: "/document/quick-start.md" },
       { text: "功能对比", link: "/document/comparison.md" },
@@ -94,11 +96,11 @@ export default withMermaid({
       { text: "Demo页", link: "https://abra.js.org" },
       { text: "GitHub仓库", link: "https://github.com/SheepChef/Abracadabra" },
     ],
+
     logo: "/logo.png",
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       { icon: "github", link: "https://github.com/SheepChef/Abracadabra" },
     ],
-
     // 文章翻页
     docFooter: {
       prev: "上一篇",

docs/document/flexible.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 灵活分段传输 是魔曰针对超长文本或二进制文件传输设计的核心扩展机制。
 
-## 实用功能与应用场景
+## 功能
 
 在实际使用中，灵活分段传输能提供以下关键的实用体验：
 
@@ -11,20 +11,24 @@
 - **消除字频统计特征**：超长密文如果单条转换并大段发送，容易暴露句式重复率或呈现字频特征。分段传输使用一维值噪声(`ValueNoise1D`)对数据进行动态长度切片，允许用户分开甚至跨平台发送密文，可有效减弱长文本在统计学上的特征关联。
 - **全有或全无保护(AONT)**：开启 AONT 后，密文分段深度纠缠。解密时必须集齐 100% 的分段，即便只缺失任意一个分段，也无法还原出明文的任何局部片段，有效防止信息局部泄露。
 
-## 核心实现机制
+## 实现机制
 
 为了支持分批分发与无序重组，魔曰在底层实现了四项核心机制：
 
-### 一维值噪声切分
+### 噪声分段
 
 程序使用一维值噪声(`ValueNoise1D`)与余弦平滑插值，在设定的上下限区间内平滑、自适应地产生每一段的分段大小。这种长度分布相比纯随机数更具平滑度，使生成的古文段落长短过渡更加自然。
 
-### AONT(全有或全无)变换
+### AONT
 
 在分段加密前，程序采用基于 MGF1-SHA256 的 4 轮 Feistel 结构操作，对明文进行全有或全无变换(AONT)。
 
 此过程使得所有数据字节彼此纠缠，任何一点数据被篡改或者缺失都会在解密时引发雪崩效应，导致整体数据不可读。此过程是密码学安全的。
 
+启用 AONT 时，系统将在 AONT 执行前对全文进行整体压缩；禁用时，则对各数据段进行独立压缩。通常整体压缩的效率优于独立压缩。所用压缩算法与常规加密模式一致。
+
+AONT 默认开启，除非用户主动关闭。
+
 ::: tip 这意味着什么?
 
 开启 AONT 意味着，缺失/修改任意一个或多个段落的密文，都会导致整条消息完全无法解密，即**全有或全无**。接收方必须完整地接收到某条消息的**所有**密文段落，才能解密该条消息，否则完全无法解密。
@@ -37,34 +41,38 @@
 
 > Luby, Michael; Rackoff, Charles (April 1988), "How to Construct Pseudorandom Permutations from Pseudorandom Functions", SIAM Journal on Computing, 17 (2): 373–386, doi:10.1137/0217022, ISSN 0097-5397.
 
-### 固定 10 字符标头
+### 标头
 
 每个加密后的分段 Base64 数据中，都会被随机插入一个固定长度为 10 字符的标头，格式为 `... /=xxxxxxxx ...`。
 
 - `"/="` 为灵活分段的魔数标识。
-- 后续 8 字符(48 bits)承载经主密钥 CTR 局部混淆的元数据：包含用于定位结束位置以重置转轮(`RoundReset`)的 `lengthToBoundary` (9 bits)、局部 `iv` (14 bits)、`messageID` (12 bits)、`SerialNumber` (12 bits) 和 AONT 状态。
+- 后续 8 字符(48 bits)承载经主密钥 CTR 加密的元数据：包含用于定位结束位置以重置转轮(`RoundReset`)的 `lengthToBoundary` (9 bits)、局部 `iv` (14 bits)、`messageID` (12 bits)、`SerialNumber` (12 bits) 和 AONT 状态。
+
+由于标头被加密，且在随机位置插入，其不会引入任何额外的密文特征。
 
-### 转轮状态隔离与排序还原
+### 混合解密
+
+用户可将多个密文消息混在一起解密，前提是它们均启用了灵活传输，且都使用同一个密钥加密。
 
 解密时，解映射器通过 `lengthToBoundary` 精确识别出当前分段的边界，在分段交界处重置三重转轮的状态以避免跨段状态污染。随后，按照 MessageID 归类，并在同一消息下基于 SerialNumber 升序排列，合并拼接后执行 DeAONT 与解密。
 
 ::: tip 提示
 
-当一次性导入多个属于不同消息(即 `MessageID` 不同)的密文段落进行合并解密时，**所有消息的加密密码必须保持一致**。
+当一次性导入多个属于不同消息(即 `MessageID` 不同)的密文段落进行合并解密时，**所有消息必须均启用了灵活分段传输，且加密密码必须保持一致**。
 
-由于解密函数在单次运行中仅接受单一密钥参数，若各消息的密码不同，将无法在同一次调用中成功解密。
+由于解密函数在单次运行中仅接受单一密钥参数，若各消息的密码不同，或未携带分段加密标头，将无法在同一次调用中成功解密。
 
 :::
 
-::: warning 警告
+::: warning ID 碰撞
 
 单条消息分段传输的分段数量上限为 4096 段。
 
-同时，两条本应是不同 ID 的消息，有 1/4096 (0.024%) 的概率发生 `MessageID` 碰撞。一旦发生 ID 碰撞，将无法将这两条 ID 相同的消息混在一起进行合并解密。
+两条本应是不同 ID 的消息，有 1/4096 (0.024%) 的概率发生 `MessageID` 碰撞。一旦发生 ID 碰撞，将无法将这两条 ID 相同的消息混在一起进行合并解密。
 
 :::
 
-## 核心配置参数
+## 配置参数
 
 在调用 `WenyanInput` 加密时，可在配置项中传入 `FlexibleTransfer` 的相关参数：
 
@@ -81,9 +89,19 @@
 
 :::
 
-## 灵活分段传输流程
+::: warning 限制
+
+在处理不同长度的数据时，可接受的每段字节数量上下限也有所不同。
+
+所有**压缩后**长度在 40KB 以内的数据均可使用最低下限(10 字节)，若压缩后数据长度 X 大于 40KB，则给定的每段字节数量下限 N 必须满足 `4096 * N >= X`，否则程序将会报错。
+
+分段灵活传输能接受的最大数据长度为 1520KB(1.48MB)，若压缩后数据长度大于此上限，程序也将报错。
+
+:::
+
+## 流程
 
-### 加密与分段流程
+### 加密与分段
 
 ```mermaid
 flowchart TD
@@ -105,7 +123,7 @@ flowchart TD
     LoopNext -- 是 --> Output[输出多段文言文密文]
 ```
 
-### 解密与重组流程
+### 解密与重组
 
 ```mermaid
 flowchart TD

docs/document/js-deploy.md

@@ -44,7 +44,7 @@ let Abra = new Abracadabra(InputMode, OutputMode);
 使用`Uint8Array`作为输入/输出方式，魔曰可以加解密任意二进制(图片/视频/任何文件)，但是不推荐这么做。
 :::
 
-### WenyanInput() 文言仿真加解密函数
+### WenyanInput() 文言仿真
 
 `WenyanInput()` 函数用来对数据执行文言文仿真加解密。
 
@@ -230,7 +230,7 @@ Abra.WenyanInput(TestTemp, "DECRYPT", "ABRACADABRA", null, {
 
 在无错误的情况下， `WenyanInput()` 函数的返回值通常是 `0`。
 
-### OldInput() 传统加密函数
+### OldInput() 传统加密
 
 ::: warning 已终止支持
 
@@ -277,7 +277,7 @@ Abra.OldInput(input, mode, key, q);
 
 在无错误的情况下， `OldInput()` 函数的返回值通常是 `0`。
 
-### BearDecode() 熊曰解密函数
+### BearDecode() 熊曰解密
 
 `BearDecode()` 允许用户解密熊曰密文。
 
@@ -294,7 +294,7 @@ Abra.BearDecode(
 let Result = Abra.Output(); //获取输出，输出只会是字符串
 ```
 
-### Output()
+### Output() 输出
 
 ```js
 import { Abracadabra } from "abracadabra-cn";

docs/document/luhn-compress.md

@@ -6,14 +6,14 @@
 
 压缩管线在数据被送入 AES 加密前执行。魔曰采用双算法自适应策略，根据输入数据的大小和内容类型自动选择最优算法，以平衡压缩效率与头部开销。
 
-### 双算法自适应策略
+### 自适应压缩
 
 - **Unishox2 压缩(适用于短文本 < 1024 字节)**：
   传统的压缩算法（如 Gzip）含有较重的头部元数据，压缩极短文本时反而会导致体积膨胀。魔曰采用针对短文本优化编码的 **Unishox2** 算法。若 Unishox2 压缩后未能减小体积，程序会回落并尝试 **Gzip** 压缩。
 - **Gzip 压缩(适用于大文本 > 1024 字节)**：
   对于超过 1KB 的数据，魔曰直接使用 **Gzip** 执行高压缩比的压缩。若 Gzip 压缩后未能减小体积，则输出原始未压缩数据。
 
-### URL 定向字典优化
+### URL 字典优化
 
 在短文本(Unishox2)模式下，魔曰针对常见的协议头、常用网盘域名、搜索引擎、版本控制站点及种子特征码等编排了 12 套特定的预置字典。
 若识别到匹配的特征链接，会使用特定字典压缩，并在压缩数据末尾附加一个标识字节(`libmark`，取值 `243~254`)和 `255` 结束符。这在加密磁力链接（推荐使用十六进制特征码）或云盘链接时，能显著提高压缩比。
@@ -67,7 +67,7 @@ flowchart TD
 
 解密数据后，系统必须判断密钥是否正确以及密文是否完整。魔曰使用轻量级的 [**卢恩算法**](https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E5%8D%A2%E6%81%A9%E7%AE%97%E6%B3%95)(US2950048，ISO/IEC 7812-1) 对数据执行快速校验。
 
-### 算法特征
+### 卢恩算法
 
 - **极简性**：校验码仅占用 1 个字节，避免了 HMAC-SHA256(32 字节)等安全签名导致密文过长的问题。
 - **定位**：主要用于检测传输中的随机字符损坏或解密密码错误(检错率约为 70%)。它属于**非密码学强完整性校验**。如需对抗针对密文的主动篡改与完整性攻击，请在高级加密套件中开启 **HMAC-SHA256**。

docs/document/wenyan.md

@@ -16,7 +16,7 @@
 4. **语素映射与级联混淆**：按模板语法，将 Base64 字符逐个通过三重转轮混淆，并映射为对应词性的汉字，同时随机填充虚词。
 5. **标点与段落格式化**：在句间插入合理的标点符号或换行符，并进行标点闭合校验。
 
-## 载荷分配与句式选择
+## 载荷分配
 
 ### 自适应分段
 
@@ -34,7 +34,7 @@
 
 对于单段密文，仿真器会将其总字符数均分为三份，按比例(2:6:2)分别分配给 **Begin(引入段)**、**Main(论述段)**、**End(收尾段)**。每一段都拥有一个独立的句式库，用于保证文章有合理的“起承转合”结构。
 
-### 句式选择与风格过滤
+## 句式选择
 
 对于每一段的负载量，算法的选择流程分为两个主要阶段：
 
@@ -92,7 +92,7 @@ flowchart TD
     SegLoopNext -- 是 --> Output[生成完整的短句模板二维数组]
 ```
 
-## 语素映射与标点组装
+## 映射和标点控制
 
 在选定句式序列后，程序会将所有选中的句式解析为语素(Token)数组，并使用双层循环进行遍历与替换：
 

src/javascript/CompressionHelper.js

@@ -109,7 +109,11 @@ function GZIP_DECOMPRESS(Data) {
     } catch (err) {
       return Data;
     }
-    return DataOutput;
+    if (DataOutput == undefined) {
+      return Data;
+    } else {
+      return DataOutput;
+    }
   } else {
     return Data;
   }

src/javascript/CoreHandler.js

@@ -250,8 +250,10 @@ export function Enc(
         : [20, 80]
     ); //重新组装一个新对象，以自动缺省未传入值
 
-    //提前压缩，递归时候避免重复压缩。校验码仍然保留。
-    OriginalData = Compress(OriginalData);
+    //有AONT的时候提前压缩，递归时候避免重复压缩。校验码仍然保留。
+    if (AdvancedEncObj.FlexibleTransfer.UseAONT) {
+      OriginalData = Compress(OriginalData);
+    }
 
     // 开始执行分段，分段采用余弦插值噪声
     let PayloadLengthArray = distributeFlexibleTransfer(
@@ -570,10 +572,13 @@ export function Dec(
       }
       //开始执行ANOT，以及最终处理
       if (MergedResultArray[i].UseAONT) {
-        MergedResultArray[i] = DeAONT(MergedResultArray[i]);
+        if (MergedResultArray[i].byteLength > 1) {
+          MergedResultArray[i] = DeAONT(MergedResultArray[i]);
+        }
+        //解压缩
+        MergedResultArray[i] = Decompress(MergedResultArray[i]);
       }
-      //解压缩
-      MergedResultArray[i] = Decompress(MergedResultArray[i]);
+
       //组装最终要传回去的对象
       MergedResultArray[i] = new DecResultDataObj(
         Uint8ArrayTostring(MergedResultArray[i]),
@@ -630,8 +635,11 @@ export function Dec(
       TempStr2Int = Decrypt(TempStr2Int, key, AdvancedEncObj);
     }
 
-    //解压缩，仅在传入的不是FlexibleDataObj时候才允许执行。
-    if (!(input instanceof FlexibleTransferDataObj)) {
+    //解压缩，仅在传入的不是FlexibleDataObj时候，或者ANOT未开启的时候，才允许执行。
+    if (
+      !(input instanceof FlexibleTransferDataObj) ||
+      (input instanceof FlexibleTransferDataObj && !input.UseAONT)
+    ) {
       TempStr2Int = Decompress(TempStr2Int);
     }
   } catch (err) {