Navigating the Quantum Computing Threat Landscape for Blockchains: A Comprehensive Survey
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».