Privacy-Preserving Post-Quantum Credentials for Digital Payments
Notice bibliographique
Résumé
Digital payments and decentralized systems enable the creation of new financial products and services for users. One core challenge in digital payments is the need to protect users from fraud and abuse while retaining privacy in individual transactions. We propose a pseudonymous credential scheme for use in payment systems to tackle this problem. The scheme is privacy-preserving, efficient for practical applications, and hardened against quantum computing attacks. We present a constant-round, interactive, zero-knowledge proof of knowledge (ZKPOK) that relies on a one-way function and an asymmetric encryption primitive—both of which need to support at most one homomorphic addition. The scheme is implemented with SWIFFT as a post-quantum one-way function and ring learning with errors as a post-quantum asymmetric encryption primitive, with the protocol deriving its quantum-hardness from the properties of the underlying primitives. We evaluate the performance of the ZKPOK instantiated with the chosen primitive and find that a memory footprint of 85 KB is needed to achieve 200 bits of security. Comparison reveals that our scheme is more efficient than equivalent, state-of-the-art post-quantum schemes. A practical and interactive credential mechanism was constructed from the proposed building blocks, in which users are issued pseudonymous credentials against their personally identifiable information that can be used to register with financial service providers without revealing personal information. The protocol is shown to be secure and free of information leakage, preserving the user’s privacy regardless of the number of registrations.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».