AI zmniejszyło koszty kwantowego zabezpieczenia Bitcoina o 79%

Zespół badawczy przeprowadził serię symulacji i eksperymentów, w których algorytmy uczenia maszynowego optymalizowały parametry nowych schematów podpisów post-kwantowych oraz konfiguracje sieciowe. Badanie raportuje redukcję kosztów wdrożenia i operacyjnych o 79% w fazie migracji protokołu i adaptacji portfeli.

Optymalizacje obejmowały zmniejszenie rozmiarów podpisów, redukcję nadmiarowości danych oraz automatyczne grupowanie operacji wymagających większych podpisów. W efekcie obniżyły się opłaty transakcyjne i potrzeby przechowywania danych w modelach symulowanych przez zespół.

Badacze wskazują, że największe oszczędności uzyskano tam, gdzie wiele małych transakcji można skonsolidować lub gdzie wdrożenie nowych kluczy odbywa się centralnie, na poziomie giełd i firm custodialnych, zamiast masowej wymiany kluczy po stronie indywidualnych użytkowników.

W badaniu szczegółowo analizowano dobór parametrów podpisów post-kwantowych w celu minimalizacji kosztów przesyłania i przechowywania danych. Algorytmy wybierały konfiguracje balansujące rozmiar podpisu z wymaganym poziomem odporności, a także proponowały grupowanie operacji w celu ograniczenia liczby większych podpisów.

Autorzy raportu zwracają uwagę na praktyczne wyzwania pozostające po optymalizacji. Wymagana jest aktualizacja oprogramowania portfeli, zmiana standardów transakcyjnych oraz skoordynowane działanie uczestników sieci. Wdrożenie post-kwantowych podpisów często zwiększa wielkość transakcji, co wpływa na przepustowość sieci i opłaty, jeśli zmiany nie zostaną zaplanowane w kontekście całego ekosystemu.

W części dotyczącej bezpieczeństwa przypomniano, że komputery kwantowe wykorzystujące algorytm Shora zagrażają schematom opartym na krzywych eliptycznych, które są szeroko stosowane w Bitcoinie. Bitcoin ujawnia klucze publiczne podczas realizacji transakcji, co sprawia, że adresy z ujawnionymi kluczami mogą stać się podatne na atak po pojawieniu się wystarczająco wydajnych komputerów kwantowych.

Badanie opisuje też kompromisy przy wyborze schematu post-kwantowego: mechanizmy oparte na hashach lub podpisy jednorazowe oferują wysoką odporność, ale zwiększają rozmiar danych. Wyniki wskazują, że zastosowanie AI może pomóc dobrać konfigurację minimalizującą koszty bez istotnego pogorszenia parametrów bezpieczeństwa.

Termin pojawienia się realnego zagrożenia kwantowego pozostaje niepewny i wymaga dalszych postępów technologicznych. Raport stwierdza, że obniżenie kosztów wdrożenia dotyczy przede wszystkim etapów migracji i adaptacji portfeli w instytucjach zarządzających dużymi zasobami.