
Googleの最新の量子コンピューティングチップ、**「ウィロー、」**グローバルテックコミュニティから大きな関心を集めています。この画期的な展開は、量子コンピューティングの最新の成果を示すだけでなく、ブロックチェーンセキュリティへの潜在的な影響についての重要な議論も提起しています。ブロックチェーンセキュリティの基盤は複雑な暗号的な課題にあり、量子コンピューティングの進歩はこの基盤に脅威を与えるかもしれません。この記事では、Googleの「ウィロー」チップがブロックチェーンセキュリティに与える潜在的な影響について探っています。
例えば、古典的なコンピューターがRSA-2048の暗号化キーを総当たり攻撃するために必要な時間を考えてみましょう。ジョン・プレスキルによる推定によると、自宅のコンピューターがRSA-2048を破るのに約10¹⁶年かかるとされています。
「ウィロー」の驚異的な機能を考えると、スーパーコンピューターが1,025年かかるタスクをたった5分で処理できるなら、10¹⁶年かかる課題に取り組むことは簡単に思えるかもしれません。これは、RSAが基づく整数因子分解の暗号問題がもはや安全でないことを意味しますか?同じ論理で、ブロックチェーンセキュリティの別の要となる楕円曲線上の離散対数問題はすでに解決されていますか?これらの憶測は、ブロックチェーンセキュリティが瞬時に崩壊する可能性を示唆しています。
でも、それは本当にその通りなのでしょうか?
これらの進展が暗号技術とブロックチェーン技術に与える実際の影響について、さらに探求してみましょう。(続く...)
RSA-2048公開鍵から大きな整数を因数分解する。
Secp256k1、Secp256r1、またはEd25519などの楕円曲線上の公開鍵から秘密鍵を導出する。
従来のコンピュータでは、どちらのタスクも計算的に困難です。それぞれのセキュリティパラメータに基づいて、楕円曲線暗号(ECC)はRSAよりもわずかに破るのが難しいです。しかし、Martinらによる研究[3]によると、量子コンピュータでは状況が逆転しており、RSAの方がECCよりもわずかに困難です。簡単のために、両方の問題を同じくらい難しいと見なし、第2の問題に焦点を当てます。
ブロックチェーンセキュリティにおけるSecp256k1および類似の曲線の役割
Secp256k1、Secp256r1、およびEd25519のような楕円曲線は、ブロックチェーンシステムで広く使用されています。これらの曲線上の離散対数問題(DLP)は、ビットコインなどのシステムを含むブロックチェーンのセキュリティの基盤を形成しています。この問題が解かれると、攻撃者は自由にブロックチェーン上のトランザクションを偽造することができます。明らかに、楕円曲線上のDLPを解く能力は、ブロックチェーンのセキュリティの存続を直接的に決定します。
DLPを破るための量子コンピューティング要件
Martinら[3]によると、素数次数のフィールド上で定義された楕円曲線上の離散対数問題を解くには、次数がnnnビットの場合が必要です。
多くの暗号システムで使用されるP-256曲線について:
たった2,330の論理キュビットを備え、1.26×1011.26×10^{11}1.26×1011のトフォリゲートを実行できる量子コンピュータは、ブロックチェーンシステムを危険にさらす十分な能力を持っています。この能力は、暗号保護にECCを依存するBitcoin、Ethereum、およびほとんどすべての他のブロックチェーンネットワークのセキュリティを破壊します。
これらのリソース要件は困難ですが、量子コンピューティング技術の急速な進歩からは、そのような能力を長期的に実現することは不可能ではないと示唆されています。ただし、現在の推定では、そのような量子システムの実現は将来の15〜20年後になるとされており、ブロックチェーン業界には量子耐性暗号を開発・展開するための重要な時間枠があります。
キュービットは環境雑音や外部干渉に非常に敏感であり、その状態が不安定であり、量子特性を失いやすいため(これを現象として知られていますデコヒーレンス量子計算プロセスのほぼすべての段階でエラーが発生する可能性があります。初期化、状態の維持、量子ゲートの操作、または結果の測定中にエラーが発生する可能性があります。このようなエラーは、量子アルゴリズムを無効にしたり、誤った結果を生み出したりする可能性があります。そのため、キュビットの安定性と正確性を確保することが重要です。高品質なキュービット は、量子コンピューティングにおける中核的な課題の1つです。
課題への取り組み: 論理キュビットと誤り訂正
キュビットの不安定性を克服するための主な戦略の一つは、論理キュビットの構築です。論理キュビットは、量子誤り訂正符号を用いて複数の物理キュビットを組み合わせることでエラーレートを低減します。これらの符号は、サーフェスコードやカルテシアンコードなどであり、エラーの検出と訂正を可能にすることで、量子システムの堅牢性と信頼性を向上させます。
1つの論理キュビットには通常、数十から数千の物理キュビットが必要です。論理キュビットは量子コンピュータの耐障害性を大幅に向上させますが、物理キュビットの要件が増加し、複雑な誤り訂正アルゴリズムのコストがかかります。
量子誤り訂正の重要な課題は、主要なボトルネックとして浮かび上がってきました。研究者たちは最初、追加の物理量子ビットを犠牲にすることで論理量子ビットの正確性を向上させると仮定していました。しかし、現実はそれとは異なることを証明しました。物理量子ビットの固有の高いエラーレート(10⁻¹から10⁻³まで)のため、初期の誤り訂正の試みはしばしば物理量子ビット自体よりも高いエラーレートを持つ論理量子ビットに結果をもたらしました。
この逆説は、混沌としたチームのシナリオに例えることができます。「関与する人が多ければ多いほど、混乱が増す」というものです。量子エラー訂正では、物理的なキュビットの品質の低さが、エラー訂正メカニズムが頻繁にエラーを増やすという結果をもたらしていました。この現象は、しばしば「カオスに過剰訂正する」と表現され、信頼性のある論理キュビットを構築するための基礎として高品質の物理キュビットの重要性を強調しています。
高品質の論理キュビットがなければ、実用的な量子コンピューティングは実現不可能です。この課題に対処するには、物理的なキュビットの安定性の向上だけでなく、量子誤り訂正技術の突破も必要です。この目標を達成することは、量子コンピューティングの全ての可能性を解き放ち、現在の制約を克服するために不可欠です。
「Willow」の最も画期的な側面の1つは、表面コードを使用して量子エラー訂正の長年の障害を克服する能力です[4][5]。量子ビット数を増やし、誤り訂正技術を最適化することで、「Willow」は、誤り訂正を損失を生むプロセスから純利益に変えるという歴史的なマイルストーンを達成しました。

サーフェスコードのパフォーマンス
さらに、「Willow」チップは、ランダム回路サンプリング(RCS)ベンチマーク計算を5分未満で完了しました。RCSは、量子コンピューターの性能を評価するために広く使用されている方法です。
ただし、このテストにおける量子コンピュータと古典的なスーパーコンピュータの印象的な性能差は、量子コンピューティングと古典的なコンピューティングの基本的な違いから一部生じていることに注意することが重要です。これをよりよく理解するために、私たちは不完全な類推を使うことができます。「宇宙の衛星の速度」と「地上の車の速度」を比較することです。
さらに、RCSは現在実用的な応用シナリオを持っていないことを強調する必要があります。主にパフォーマンス評価ツールとしての役割を果たしています。

Google量子コンピューティングロードマップ
上の図は、Googleの量子コンピューティング開発の6つの段階を示しており、実験的なブレークスルーから大規模な実用的な応用に至る重要な道筋を強調しています。
以前に話したように、ブロックチェーンの暗号化に関する一般的な課題を突破すること楕円曲線離散対数問題には、約 2,330 個の高品質論理量子ビットと、1.26×10111.26 \times 10^{11}1.26×1011 個の Toffoli ゲートを持つ量子回路が必要です。論理量子ビットは量子エラー訂正に依存しており、各論理量子ビットは通常、サポートのために複数の物理量子ビットを必要とします。たとえば、Willow チップは 7 のコード距離を使用し、論理量子ビットあたり 72=497^2 = 4972=49 物理量子ビットを必要とし、合計で約 114,170 物理量子ビットになります。
しかしながら、この見積もりは楽観的です。量子演算のスケールと深さが増すにつれて、論理キュビットのエラーレートに対する厳しい要件が現れるようになります。現在、ウィローの論理キュビットのエラーレートは10−310^{-3}10−3程度であり、このような問題を解決するために必要なレベルからはほど遠いです。Craigらによると[6]、楕円曲線離散対数問題と同様の複雑さを持つRSA-2048問題を解決するには、論理キュビットのエラーレートが10−1510^{-15}10−15であり、コード距離が27以上必要です。つまり、各論理キュビットには272=72927^2 = 729272=729個の物理キュビットが必要で、合計で1,698,570個以上の物理キュビットが必要になります。また、必要な論理キュビットのエラーレート10−1510^{-15}10−15は、ウィローの10−310^{-3}10−3だけでなく、GoogleのStage 6ロードマップで予想される論理キュビットのエラーレートよりも2桁低いです。
Googleの開発ロードマップに基づくと、量子コンピューティングが段階6に達するまで、楕円曲線離散対数問題に対処することは不可能です。この目標を達成するには、論理キュビットの品質の大幅な進化と、大量の物理キュビットの効率的な管理と誤り訂正が必要です。
ステージ1とステージ2の間の5年間の間隔と着実な進歩を前提とすると、"ウィロー"が古典的な暗号化の課題に打ち勝つのに15から20年かかると推定されています。楽観的な見通しであっても、必要なレベルに到達するには少なくとも10年かかるでしょう。
ただし、GoogleのWillow量子チップは現在、量子コンピューティングの研究の初期段階にあり、大きな整数の因数分解や楕円曲線の離散対数などの暗号解読の課題を解決することができません。その結果、これはまだブロックチェーンのセキュリティに実質的な脅威を与えていません。実用的な量子コンピューターを開発するには多くの技術的な課題に直面しており、これは長くて険しい道のりです。
量子コンピューティング技術はまだ直接暗号化された資産を脅かしていませんが、その急速な発展は無視できません。現在の技術動向に基づいた予測によると、量子コンピュータは次の10年以内にいくつかの主要な技術的なボトルネックを克服し、徐々に伝統的な暗号を脅かす可能性のある臨界点に近づいています。この潜在的な課題に備えて、ブロックチェーンコミュニティは量子時代の技術的影響に対処するために積極的に計画し、準備する必要があります。ブロックチェーンシステムの長期的なセキュリティと安定性を確保するためには、3つの重要な対策が不可欠です。
量子耐性アルゴリズムの研究と標準化の加速化量子耐性暗号学、特に格子ベースのアルゴリズムの研究を推進し、それらの標準化されたグローバルな適用を促進することは非常に重要です。これは量子脅威に対処する上での最優先事項であり、ブロックチェーン技術の将来のセキュリティにとって極めて重要です。
量子耐性暗号技術の積極的な展開取り組むべき重点は、ブロックチェーンネットワークの長期的なセキュリティのために強固な量子耐性暗号インフラを確立することに集中すべきです。これにより、システムは潜在的な量子脅威に効果的に対応し、安定した運用を維持できるようになります。
量子コンピューティングの革新的なポテンシャルを探索するブロックチェーンコミュニティは、量子コンピューティングの潜在的な応用領域を探求するべきであり、オンチェーンの計算の最適化、リソーススケジュールの効率改善、プライバシー保護の強化などが挙げられます。これらのイノベーションは、ブロックチェーン技術に新たな成長の勢いをもたらすことができます。
量子コンピュータの広範な適用はまだ実現していませんが、その到来は避けられません。この文脈において、従来の暗号学に基づくブロックチェーンのセキュリティフレームワークは、量子耐性のある暗号学に基づくセキュリティ保証に徐々に置き換えられるでしょう。
Safeheronなどの企業は、既に学術機関と協力して、量子耐性アルゴリズムを積極的に探求し、デジタル資産のセキュリティの技術的進化の基盤を築いています。さらに、ブロックチェーンエコシステムでは、量子耐性アルゴリズムを統合したパブリックチェーンの出現も見られ、過度な懸念を緩和する先見のトレンドが示されています。
量子コンピューティングの発展は、ブロックチェーン技術に潜在的なセキュリティの課題を提供するだけでなく、技術の発展と効率の向上の機会も提供しています。これらの変化に積極的に対処し、変革を受け入れることで、ブロックチェーン技術は将来のイノベーションの波の中で繁栄し、より高い成熟度と創造性を実現することができます。
[2]John Preskill – 量子情報入門(パート1)– CSSQI 2012 [3] 楕円曲線離散対数の計算のための量子リソース推定 [4] 表面コード論理キュビットのスケーリングによる量子エラーの抑制 [5] サーフェスコードのしきい値以下の量子誤り訂正 [6]2000万のノイズを持つ量子ビットを使用して、8時間で2048ビットのRSA整数を因数分解する方法 [7] Googleの量子コンピューティングのロードマップ#### 免責事項:- この記事は[から転載されました。[Safeheron](https://safeheron.com/zh/blog/%e9%87%8f%e5%ad%90%e8%8a%af%e7%89%87-willow -%e5%b0%86%e9%a2%a0%e8%a6%86%e5%8c%ba%e5%9d%97%e9%93%be%e5%ae%89%e5%85%a8% e5%90%97%ef%bc%9f/)]. 著作権は元の著者にあります [マックス・ヒー]. もし転載に対する異議がある場合は、ご連絡ください。[gate学習](https://www.Gate.com/questionnaire/3967チーム、関連手続きに従ってできるだけ早く対応します。- 免責事項:この記事で表現されている意見や見解は、著者個人の意見を表しており、投資アドバイスを構成するものではありません。- 他の言語版は gate Learn チームによって翻訳されています。特に記載がない限り、翻訳された記事の複製、配布、または盗用はできません。





