[논문 리뷰] When Quantum Information Technologies Meet Blockchain in Web 3.0

Minrui Xu, Xiaoxu Ren외 6명|arXiv (Cornell University)|2022. 11. 29.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 정보 이론적 보안과 탈중앙화 NFT 거래에서 최적의 수익을 달성하기 위해 양자 암호화와 양자 딥러닝을 통합한 양자 블록체인 기반 웹 3.0 프레임워크를 제안한다. 양자 키 분배, 양자 해시 함수, 그리고 양자 신경망 기반 최적 입찰(양자 딥러닝 기반 최적 입찰, QDLA)을 활용하여 증명 가능하게 안전한 데이터 전송과 향상된 시장 유동성을 보장하며, 실험 결과 QDLA가 더 적은 파라미터로도 고전적 딥러닝과 유사한 수익을 달성함을 보였다.

ABSTRACT

With the drive to create a decentralized digital economy, Web 3.0 has become a cornerstone of digital transformation, developed on the basis of computing-force networking, distributed data storage, and blockchain. With the rapid realization of quantum devices, Web 3.0 is being developed in parallel with the deployment of quantum cloud computing and quantum Internet. In this regard, quantum computing first disrupts the original cryptographic systems that protect data security while reshaping modern cryptography with the advantages of quantum computing and communication. Therefore, in this paper, we introduce a quantum blockchain-driven Web 3.0 framework that provides information-theoretic security for decentralized data transferring and payment transactions. First, we present the framework of quantum blockchain-driven Web 3.0 with future-proof security during the transmission of data and transaction information. Next, we discuss the potential applications and challenges of implementing quantum blockchain in Web 3.0. Finally, we describe a use case for quantum non-fungible tokens (NFTs) and propose a quantum deep learning-based optimal auction for NFT trading to maximize the achievable revenue for sufficient liquidity in Web 3.0. In this way, the proposed framework can achieve proven security and sustainability for the next-generation decentralized digital society.

연구 동기 및 목표

• 고전적 블록체인이 쇼어 알고리즘과 그로버 알고리즘에 의해 영향을 받을 수 있는 취약성을 해결하기 위해.
• 장기적인 데이터 보안을 확보하기 위해 양자 암호화를 통합한 미래 지향적 양자 블록체인 프레임워크를 설계하기 위해.
• 양자 합의 및 양자 상태 검증을 활용해 안전하고 탈중앙화된 디지털 신원과 양자 비fungible 토큰(QNFT)을 구현하기 위해.
• 개인적 이성과 지배 전략 인센티브 호환성을 보장하면서도 NFT 시장에서 수익을 극대화하는 인centive 메커니즘을 개발하기 위해.
• 모델 복잡도를 줄이면서도 최적의 입찰 결과를 달성하는 데에 양자 딥러닝의 효과성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 정보 이론적 보장된 안전한 통신을 위해 웹 3.0 환경에서 양자 키 분배(QKD)와 일회용 패드 암호화를 통합한다.
• 블록체인 거래와 디지털 신원을 보호하기 위해 양자 해시 함수와 양자 서명 알고리즘을 사용한다.
• 신뢰 없는, 양자 보안 기반의 QNFT 생성 및 배포 검증을 가능하게 하는 양자 위임된 스테이킹(양자 DPoS) 합의 메커니즘을 도입한다.
• 양자 비fungible 토큰(QNFT)은 얽힌 양자 상태로 인코딩되며, 첫 번째 큐비트는 UGC 메타데이터를 저장하고 두 번째 큐비트는 유일성을 보장하기 위해 무작위 위상을 포함한다.
• 고전적 신경망 대신 양자 회로(각도 임bedding 및 기본 엔트랑글러 레이어)를 사용하는 양자 딥러닝 기반 최적 입찰(QDLA)을 도입하여 NFT 가격 설정과 할당을 최적화한다.
• 입찰 처리를 위해 장기 단기 기억(LSTM) 노드를 사용하고, 출력 가격 규칙과 할당 확률을 도출하기 위해 ReLU 및 소프트맥스 함수를 적용한다.

Figure 1: An illustration of quantum blockchain-related research activities.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 탈중앙화된 웹 3.0 시스템에 대해 정보 이론적 보안을 제공하기 위해 양자 블록체인을 어떻게 아키텍처화할 수 있는가?
• RQ2 미래 지향적인 데이터 보호를 위해 양자 암호화를 블록체인에 통합할 때의 주요 과제와 응용 분야는 무엇인가?
• RQ3 모델 파라미터를 줄였을 때, 양자 딥러닝이 고전적 딥러닝보다 NFT 입찰 최적화에서 뛰어난 성능을 보일 수 있는가?
• RQ4 QDPoS와 같은 양자 합의 메커니즘이 QNFT 발행 및 검증을 안전하고 확장 가능하게 보장할 수 있는가?
• RQ5 제안된 QDLA가 개인적 이성과 지배 전략 인센티브 호환성을 유지하면서 얼마나 효과적으로 수익을 극대화하는가?

주요 결과

• QDLA는 고전적 딥러닝 기반 입찰(DLA)과 유사한 기대 수익을 달성하여 수익 최적화의 효과성을 입증하였다.
• 더 적은 파라미터를 가진 상태—고전적 레이어에서 4개의 LSTM 유닛과 16개의 히든 유닛, 양자 회로에서 4큐비트와 6층—에서도 QDLA는 더 큰 DLA와 동일한 수익 성능을 달성하였다.
• 최적의 유틸리티에서의 이탈을 측정하는 회귀 지표는 DLA와 QDLA 모두 거의 0에 수렴하여 지배 전략 인센티브 호환성의 성공적인 이행을 나타내었다.
• QDLA는 DLA 대비 향상된 강인성을 보였으며, 입찰 결과의 일반화 능력과 안정성 향상을 시사하였다.
• 제안된 양자 블록체인 프레임워크는 양자 보안 NFT와 탈중앙화된 신원 시스템을 포함한 안전하고 확장 가능하며 지속 가능한 웹 3.0 서비스를 가능하게 하였다.
• 실험 결과는 대규모 양자 컴퓨터의 위협에도 불구하고 양자 블록체인이 고전적 암호화 가정을 초월한 장기적 보안을 제공할 수 있음을 확인하였다.

Figure 2: The framework of quantum blockchain-driven Web 3.0