أطلقت «كوانتوس» شبكتها الرئيسية القائمة على «إثبات العمل» (proof-of-work) مزودة بتقنية التشفير ما بعد الكمية (post-quantum cryptography) منذ اليوم الأول، معتمدةً على أن مقاومة التشفير الكمومي ستصبح متطلبًا أساسيًّا لشبكات العملات المشفرة.
«كوانتوس» تستهدف مخاطر العملات المشفرة البالغة 2.7 تريليون دولار من خلال شبكة رئيسية مقاومة للحوسبة الكمومية
بقلم
مشاركة
النقاط الرئيسية
- أطلقت Quantus شبكتها الرئيسية القائمة على إثبات العمل (PoW) مع أمان ما بعد الكم ML-DSA وسقف إمداد يبلغ 21 مليون QTC.
- تستهدف الشبكة مخاطر أمنية في مجال العملات المشفرة تبلغ قيمتها 2.7 تريليون دولار، في ظل التهديدات التي تشكلها التكنولوجيا الكمومية والذكاء الاصطناعي على أنظمة التشفير التقليدية.
- يجب على Quantus أن تثبت أن تصميمها الذي يعتمد على معاملات بحجم 7 كيلوبايت ومعدل 430 معاملة في الثانية (TPS) قادر على التوسع دون المساس بالأمن.
«كوانتوس» تدمج الدفاع ضد الحوسبة الكمومية في العملات المشفرة منذ اليوم الأول
تراهن سلسلة بلوكشين جديدة بشكل غير معتاد على أن الأزمة الأمنية التالية في عالم العملات المشفرة ستأتي من الحوسبة الكمومية.
أطلقت Quantus شبكتها الرئيسية يوم الأربعاء 9 سبتمبر، مع معاملات تحافظ على الخصوصية، وسقف إمداد يبلغ 21 مليون عملة، وتعدين مفتوح يعتمد على إثبات العمل (PoW) منذ اليوم الأول. وعلى عكس معظم شبكات البلوكشين الكبرى، تستخدم هذه الشبكة تشفيرًا ما بعد الكمّي مصممًا لمقاومة الهجمات الصادرة عن أجهزة الكمبيوتر الكمومية ذات القوة الكافية.
تستخدم الشبكة معيار التوقيع الرقمي ML-DSA، الذي تم الانتهاء من وضعه من قبل المعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتكنولوجيا في عام 2024. تعتمد Quantus بشكل خاص على ML-DSA-65 و ML-DSA-87 لتوثيق المعاملات.
قال كريستوفر سميث، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Quantus: «نعلم منذ أكثر من 30 عامًا أنه إذا قام أي شخص ببناء حاسوب كمي كبير بما يكفي، فإن المنحنيات الإهليلجية ستفشل».
Quantus تستهدف مشكلة أمنية تبلغ قيمتها 2.7 تريليون دولار
لا تزال معظم شبكات العملات المشفرة تعتمد بشكل كبير على تشفير المنحنيات الإهليلجية. ومن الناحية النظرية، يمكن لجهاز كمبيوتر كمومي ذي قدرات كافية أن يقوض أنظمة التوقيع تلك.
تقدر شركة Quantus أن ما يقارب 2.7 تريليون دولار من القيمة السوقية للعملات المشفرة لا تزال معرضة لهذا الخطر طويل الأمد. وقد أدخلت كل من NEAR و Algorand أمان المعاملات ما بعد الكم، لكن لم تكمل أي منهما عملية الانتقال على نطاق البروتوكول بالكامل.
تحاول Quantus تجنب مشكلة الانتقال هذه تمامًا.
"ندعو قادة الصناعة إلى اتخاذ موقف استباقي في الانتقال إلى التشفير ما بعد الكم. فالتبكير في ذلك أفضل بكثير من التأخر ولو قليلاً"، قال سميث.
وقد حذرت بالفعل الجهات المؤسسية الرئيسية، بما في ذلك Grayscale وFidelity Investments وتوم لي من Bitmine، من أن العملات المشفرة مثل البيتكوين تواجه مخاطر كمومية مستقبلية، بسبب الافتقار إلى التخطيط الفوري.
تعمل الشبكة أيضًا بطبقتين إضافيتين. توفر «Wormhole» خصوصية المعاملات، بينما صُممت طبقة التجميع لتحسين معدل الإنتاجية. تستهدف «Quantus» إنتاج كتل كل 12 ثانية، وتقول إن الاختبارات وصلت إلى 430 معاملة في الثانية.
المعاملات الأكبر حجماً تنطوي على مقايضة
الأمن ما بعد الكم ليس مجانيًا. تبلغ حجم معاملة Quantus ML-DSA حوالي 7 كيلوبايت، مقارنةً بحوالي 100 بايت لمعاملة بيتكوين نموذجية. تعالج Quantus هذا الاختلاف من خلال تجميع الأنشطة على الطبقة الأولى (L1) ونشر أدلة موجزة على السلسلة.
يهدف التصميم إلى أن يصبح أكثر كفاءة مع زيادة حجم المعاملات.
يتم توزيع عملتها الأصلية QTC من خلال التعدين القائم على إثبات العمل، دون أي ميزة تعدين مدمجة لصالح Quantus Labs. قبل الإطلاق، قامت كل من Neodyme وEiger وHashcloak وV12 بمراجعة الشبكة، بينما استضافت Immunefi مسابقة تدقيق عامة.
الذكاء الاصطناعي يخضع التشفير بالفعل لاختبارات الضغط
ويعد توقيت هذا الأمر جديرًا بالملاحظة لأن الذكاء الاصطناعي يزداد قدرةً في مجال أبحاث التشفير.
في يوليو، ذكرت شركة Anthropic أن برنامج Claude Mythos Preview نجح في تحسين الهجوم الأكثر شهرةً على HAWK، وهو مرشح لتوقيع ما بعد الكم، بعد حوالي 60 ساعة من العمل. وكان HAWK قد نجح بالفعل في اجتياز جولتين من المراجعة من قبل الخبراء على مدار عامين.
وأكدت شركة Anthropic أن النتيجة لم يكن لها أي تأثير عملي على أنظمة الإنتاج. ومع ذلك، فقد أظهرت كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع اكتشاف نقاط الضعف في التشفير.
هذا هو السوق الذي تستهدفه شركة Quantus: صناعة التشفير التي قد لا تزال المخاطر الكمومية فيها بعيدة، لكن الأدوات القادرة على اختبار الأمان تتقدم بوتيرة أسرع بكثير.
تمت ترجمة هذه المقالة من الإنجليزية باستخدام الذكاء الاصطناعي. النسخة الإنجليزية الأصلية هي المصدر الموثوق؛ وقد تحتوي الترجمات الآلية على أخطاء، لا سيما في المصطلحات القانونية والتنظيمية.
