[论文解读] When Quantum Information Technologies Meet Blockchain in Web 3.0

Minrui Xu, Xiaoxu Ren+6 more|arXiv (Cornell University)|Nov 29, 2022

Blockchain Technology Applications and Security被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于量子区块链的 Web 3.0 框架，通过整合量子密码学与量子深度学习，实现信息论安全与去中心化 NFT 交易中的最优收益。通过利用量子密钥分发、量子哈希函数以及基于量子神经网络的最优拍卖（QDLA），该框架确保了可证明的安全数据传输与增强的市场流动性，实验表明 QDLA 在参数更少的情况下，实现了与经典深度学习相当的收益表现。

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.

研究动机与目标

• 解决经典区块链对量子攻击（尤其是 Shor 算法与 Grover 算法）的脆弱性问题。
• 设计一种面向未来的量子区块链框架，整合量子密码学，以实现 Web 3.0 中长期数据安全。
• 利用量子共识与量子态验证，实现安全、去中心化的数字身份与量子非 fungible token（QNFTs）。
• 设计一种激励机制，以在确保个体理性与主导策略激励相容性的同时，最大化 NFT 市场的收益。
• 展示量子深度学习在降低模型复杂度的同时，实现最优拍卖结果的有效性。

提出的方法

• 该框架整合了量子密钥分发（QKD）与一次性密码加密，以在 Web 3.0 中实现信息论安全的通信。
• 使用量子哈希函数与量子签名算法，以保护区块链交易与数字身份。
• 采用量子委派权益证明（QDPoS）共识机制，实现对 QNFT 创建与分发的无信任、量子安全验证。
• 量子非 fungible token（QNFTs）被编码为纠缠量子态，其中第一量子比特存储 UGC 元数据，第二量子比特存储随机相位以确保唯一性。
• 基于量子深度学习的最优拍卖（QDLA）用量子电路（AngleEmbedding 与 BasicEntangler 层）替代经典神经网络，以优化 NFT 定价与分配。
• QDLA 使用长短期记忆（LSTM）节点处理出价，并应用 ReLU 与 softmax 函数输出价格规则与分配概率。

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

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计量子区块链以在去中心化 Web 3.0 系统中提供信息论安全？
• RQ2 将量子密码学整合到区块链中以实现未来防护数据保护的关键挑战与应用场景是什么？
• RQ3 量子深度学习是否能在减少模型参数的同时，优于经典深度学习以优化 NFT 拍卖？
• RQ4 量子共识机制（如 QDPoS）如何确保 QNFT 发行与验证的安全性与可扩展性？
• RQ5 所提出的 QDLA 在保持个体理性与主导策略激励相容性的同时，能在多大程度上实现收益最大化？

主要发现

• QDLA 实现的预期收益与经典深度学习拍卖（DLA）相当，证明其在收益优化方面的有效性。
• 尽管参数更少——经典层中仅 4 个 LSTM 单元与 16 个隐藏单元，量子电路中仅 4 个量子比特与 6 层——QDLA 仍达到与更大规模 DLA 相当的收益表现。
• 遗憾度量（衡量与最优效用的偏离程度）在 DLA 与 QDLA 中均收敛至接近零，表明主导策略激励相容性得到成功实施。
• QDLA 展现出相比 DLA 更强的鲁棒性，表明其在拍卖结果中具有更好的泛化能力与稳定性。
• 所提出的量子区块链框架可实现安全、可扩展且可持续的 Web 3.0 服务，包括量子防护的 NFT 与去中心化身份系统。
• 实验结果证实，量子区块链可在大规模量子计算机威胁下，提供超越经典密码学假设的长期安全性。

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