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Enregistrement W4378213708 · doi:10.1117/12.2675431

Digital signature and hash algorithms used in Bitcoin and Ethereum

2023· article· en· W4378213708 sur OpenAlexaff
Jiasong Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElliptic Curve Digital Signature AlgorithmHash functionComputer scienceDigital signatureDigital Signature AlgorithmMerkle signature schemeElGamal signature schemeMerkle treeCryptographyCryptographic hash functionAlgorithmSchnorr signaturePublic-key cryptographyElliptic curve cryptographyComputer securityTheoretical computer scienceBlind signatureEncryption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital signature and hash algorithms are essential components of the blockchain. Bitcoin and Ethereum use the same digital signature scheme Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA). However, they use the different hash algorithms. Bitcoin chooses to use Secure Hash Algorithm (SHA), and Ethereum uses Keccak-256. This paper studies the digital signature ECDSA by looking into its design, implementation and security. ECDSA is a variant of Digital Signature Algorithm (DSA). It requires a shorter key length than Rivest–Shamir–Adleman (RSA), so it was preferred to use in the blockchain. Furthermore, this paper will also explore the design and implementation of SHA-256 and Keccak- 256. Bitcoin chose to use SHA-256 since it came out earlier than Keccak-256 with adequate security. Conversely, Keccak-256 is preferred by Ethereum since it has better performance and security compared to SHA-256. The role of SHA-256 and Keccak-256 in Bitcoin and Ethereum are also explored. SHA-256 and Keccak-256 are used in the blockchains’ proof-of-work (or proof-of-stake) and merkle tree structure. The paper will also look into their security by analyzing the result of possible attacks against them. In addition, the paper will provide some thoughts on the security of ECDSA, SHA-256 and Keccak-256 by analyzing their designs and possible attacks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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