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Enregistrement W4415123862 · doi:10.1109/comst.2025.3621113

Blockchain Security Risk Assessment in Quantum Era, Migration Strategies, and Proactive Defense

2025· article· en· W4415123862 sur OpenAlexaff
Yaser Baseri, Abdelhakim Hafid, Yahya Shahsavari, Dimitrios Makrakis, Hassan Khodaiemehr

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Surveys & Tutorials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)Quantum key distributionVulnerability (computing)Hash functionScalabilityKey (lock)Cryptography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of Quantum Computing (QC) poses significant threats to the cryptographic foundations of Blockchain (BC) systems, as quantum algorithms like Shor’s and Grover’s undermine the security of public-key cryptography and hash functions. This research conducts a comprehensive risk assessment of quantum vulnerabilities across critical BC components, including consensus mechanisms, smart contracts, and digital wallets. Leveraging the STRIDE threat modeling framework, we analyze threat vectors specific to QC, identifying key areas most susceptible to quantum-enabled attacks, such as private key compromise, consensus disruptions, and smart contract integrity risks. Our contributions provide actionable mitigation strategies, including a detailed security blueprint for quantum resilience, encompassing the integration of Post-Quantum Cryptography (PQC) and the adoption of quantum-resistant hash functions. We offer implementation best practices, focusing on key management, secure coding, and network security to strengthen BC components against quantum threats. To mitigate the risk of QC during transition from classical to quantum-resistant BCs, we present two hybrid BC architectures. As part of a comprehensive quantum resilience strategy, these architectures facilitate a secure and scalable migration by integrating platform-specific adaptations that balance security, adaptability, and operational efficiency. Our analysis extends to major BC platforms, including Bitcoin, Ethereum, Ripple, Litecoin, and Zcash, providing platform-specific vulnerability assessments and highlighting unique weaknesses in the quantum era. By identifying vulnerabilities, developing proactive defense strategies, and adopting a structured hybrid migration approach, this research equips BC stakeholders with a robust framework to achieve long-term quantum resilience. Finally, we explore challenges and research directions for integrating emerging technologies, including quantum machine learning, Artificial Intelligence (AI), and Web3, with BC systems, and discuss new threats that may arise from this convergence in the QC era.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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