

最近,一项由超过100名研究人员参与的研究揭示,人工智能(AI)智能体在减少比特币相关关键密码学操作所需的量子计算资源方面发挥了重要作用,降幅高达86.1%。该研究结果于9月9日公布,凸显了与比特币底层椭圆曲线(secp256k1)安全性相关的计算成本的新效率。然而,这项研究并未证明比特币在实际应用中存在遭受量子攻击的真实漏洞。
该项目专注于优化用于secp256k1点加的量子电路——这是比特币数字签名过程中的核心数学步骤,而非全面恢复私钥的攻击。这一特定过程对于比特币网络内的交易授权和钱包安全至关重要。
Eigen Labs于5月推出了ECDSA.Fail挑战赛,允许研究人员竞争设计更节省资源的量子电路以进行此计算。每次提交都通过复合资源得分进行评估,该得分通过将逻辑量子比特数量乘以所需平均Toffoli门数来计算。
在接下来的几个月里,表现最佳的设计大幅降低了资源得分,从107.5亿降至7月底的14.96亿。领先的方案在某些情况下将逻辑量子比特使用量降至813个,门计数降至一百万以下。这些成就代表了该特定计算效率方面的重大进展。
量子计算公司IonQ计算指出,针对secp256k1的全面规模量子攻击仍需要约1,457个逻辑量子比特和3,900万个Toffoli门,这相当于使用其当前方法时大约需要19,400个物理囚禁离子量子比特以及约25.7天的运行时间。
尽管AI驱动的优化标志着重大进展,但这些改进仅针对secp256k1点加,而非端到端的比特币密钥恢复全过程。谷歌研究人员独立发布了整个操作更高的资源估算,范围在1,200至1,450个逻辑量子比特之间,以及7,000万至9,000万个Toffoli门之间。由于ECDSA.Fail的结果仅解决更大挑战中的一个组成部分,因此无法直接比较。
链上数据提供商Glassnode报告称,目前流通供应量中有604万枚BTC(占30.2%)现在与区块链上可见的公钥相关联。其中,192万枚BTC存储在直接暴露的输出中,另有412万枚BTC因地址重用和用户行为而面临间接风险。
交易广播后出现的一层额外风险在于,公钥在交易获得足够的网络确认之前会短暂出现。如果出现足够先进的量子计算机,理论上可以利用这一窗口期,在交易完成前从暴露的公钥推导出私钥。
新的比特币改进提案BIP 360建议实施Pay-to-Merkle-Root输出,以尽量减少Taproot密钥路径支出期间的这些风险。然而,BIP 360并不能缓解内存池中待处理交易的短期暴露问题,也不会自动将较旧或先前暴露的硬币转移到抗量子地址。
Coinbase分析师估计,仍有约170万枚BTC保留在传统的P2PK地址中,其中一些被认为属于中本聪或代表永久丢失的硬币。决定是否以及如何将这些休眠硬币迁移到后量子解决方案,是比特币开发者尚未解决的问题。
其他区块链网络,如以太坊,正积极致力于在2029年12月前实现广泛的抗量子升级。包括七国集团在内的全球监管机构也呼吁在金融行业协调后量子迁移战略,强调了主动安全规划的紧迫性。
鉴于美联储的一次决策或新山寨币上市对加密资产市场的影响速度如此之快,加密投资者越来越多地面临高风险场景,快速反应至关重要。为了跟上这些变化并最小化在多工具之间切换带来的损失,交易者正在采用像CryptoApps这样的多功能平台,该平台在一个屏幕上提供实时图表、定制价格警报、项目特定新闻和宏观经济数据,且无需注册账户或牺牲隐私。
Glassnode的最新估算显示,30.2%的流通比特币已经通过直接的链上公钥或地址重用等行为暴露在链上,增加了量子相关风险,直到采取更广泛的迁移措施为止。
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