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Enregistrement W4386734828 · doi:10.36227/techrxiv.24136440.v1

Navigating the Quantum Computing Threat Landscape for Blockchains: A Comprehensive Survey

2023· preprint· en· W4386734828 sur OpenAlexafffund
Hassan Khodaiemehr, Khadijeh Bagheri, Chen Feng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPublic Safety Canada
Mots-clésComputer scienceQuantum computerBlockchainComputer securityHash functionQuantum cryptographyCryptographyKey (lock)QubitQuantumTheoretical computer scienceQuantum informationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum computers pose a significant threat to blockchain technology's security, which heavily relies on public-key cryptography and hash functions. The cryptographic algorithms used in blockchains, based on large odd prime numbers and discrete logarithms, can be easily compromised by quantum computing algorithms like Shor's algorithm and its future qubit variations. This survey paper comprehensively examines the impact of quantum computers on blockchain security and explores potential mitigation strategies. We begin by surveying the existing literature on blockchains and quantum computing, providing insights into the current state of research. We then present an overview of blockchain, highlighting its key components and functionalities. We delve into the preliminaries and key definitions of quantum computing, establishing a foundation for understanding the implications on blockchain security. The application of blockchains in cybersecurity is explored, considering their strengths and vulnerabilities in light of evolving quantum computing capabilities. The survey focuses on the quantum security of blockchain's fundamental building blocks, including digital signatures, hash functions, consensus algorithms, and smart contracts. We analyze the vulnerabilities introduced by quantum computers and discuss potential countermeasures and enhancements to ensure the integrity and confidentiality of blockchain systems. Furthermore, we investigate the quantum attack surface of blockchains, identifying potential avenues for exploiting quantum computing to strengthen existing attacks. We emphasize the need for developing quantum-resistant defenses and explore solutions for mitigating the threat of quantum computers to blockchains, including the adoption of quantum and post-quantum blockchain architectures. By examining vulnerabilities and discussing mitigation strategies, we aim to guide researchers, practitioners, and policymakers in developing robust and secure blockchain systems capable of withstanding advancements in quantum computing technology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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