SHA:如果量子计算时代到来，我们的比特币安全吗？_DSHARE价格

量子计算对挖矿的影响更多的是芯片升级的经济问题，而不是安全问题。每次有量子计算的新闻出现时，人们都要担心一次比特币。原因很简单，比特币是基于密码学的，而密码学之所以能够成立，是基于某种计算上的不可能性。如果量子计算把原本不可能或难以实现的计算变成可以计算，那么这种密码学的方法就会失效。但这种担心是多余的。原因同样简单：我们只要有量子计算也无法完成的计算，不就可以吗？以这种计算为基础构建的密码学方法，量子计算也就无法破解，然后把比特币升级到该密码学方法之下即可。「点阵困难问题」就是典型的代表，即便对于量子计算，它也保持着计算上的不可能性。基于人类的「无知」，我们很大程度上总可以找到方法生活在密码学的保护之下。比特币中的密码算法我们知道比特币钱包地址对应一个公钥和一个私钥，只有拥有私钥才能动用该钱包中的比特币，但私钥是安全的，它无法通过钱包地址或公钥被计算出来。这是如何实现的？让我们从台球厅开始。你去台球厅打台球，把一个球放在台球桌底边的一个位置上，就叫它A点，然后你把这个球打出去，假设你击球的力气超级大，那么球从A点出发，总会撞到台球桌某条边上的一个点，然后又会从该点弹到台球桌另一条边上的另一个点……它可能这样弹了B次，最后停在了台球桌某条边的一个点上，就叫它C点。这时候你的朋友来了，他能看见台球在C点的位置，你告诉他这个球最初的位置A点和击球的角度，问他这个球中间弹了多少次，也就是B是多少？你的朋友应该一时回答不上来。这就是一个简单的公、私钥生成算法，C是公钥，B是私钥。在我们知道A点和B次弹跳的情况下，是能得到C点的；但如果我们只知道A点和C点，是很难算出弹跳次数B的。在真正的密码学中，台球桌的边被换成了椭圆曲线，A是椭圆曲线上一个固定的点，它击打自己，球在椭圆群里撞来撞去撞了B次，最后落在了椭圆群的一个点上，还要对该点再做一次映射，有了椭圆群上的一个点C。C是公钥，B是私钥。1，这就是著名的椭圆曲线算法，被用于生成公钥、私钥，是比特币系统中的第一个密码学方法。椭圆曲线算法难以被破解，但并非不能被破解，足够强大的量子计算可以找到多项式算法，通过A和C计算出B，也就是可以通过公钥算出私钥。所以，如果真的进入到量子计算时代，椭圆曲线算法是需要被新的抗量子计算的算法替换的。量子计算与椭圆曲线算法比特币采用的椭圆曲线数字签名算法的安全性是2^128。这是个天文数字。在量子计算的情况下，使用PeterShor提出的Shor算法，它攻击椭圆曲线的复杂度大概是O(log(N)^3)，对于比特币而言，理论上的计算量级是128^3次。相关论文研究显示，构造一个攻击secp256-k1曲线的量子计算机，假设该计算机能把比特错误率降低到10^-4，那么有希望在使用170万个量子比特的情况下，在7天之内完成计算。2，在比特币系统中，还有另一个密码学方法，哈希函数SHA-256，它被用于生成与公钥对应的钱包地址。该算法很好理解，就是把一个输入以一种不可逆的方式转换成一个输出，它有非常强的单向性，想通过输出来计算输入是不可能的。因此，哈希函数只能通过暴力的方式破解，也就是变换输入值一次次去试，直到可以用某个输入值算出目标输出值。相较于经典计算机，量子计算机在暴力搜索上具有可观的优势，不过仍然是一种多项式级别的性能优化，我们可以通过加倍安全位数，比如采用SHA-512来维持安全性。比特币钱包地址是公钥经过两次哈希计算得到的，一次是SHA-256，一次是RIPEMD-160，量子计算很难攻破两道哈希关口，通过钱包地址「撞」出公钥。量子计算与SHA-256目前在量子算法里可以加速计算SHA-256的是LovGrover在1996年提出来的Grover算法，它可以将暴力搜索的性能提高到平方倍。假设我们要在一个N×N的巨大方格里寻找一根针，经典计算机需要逐一搜索每一个方格，最坏情况下需要搜索N×N次；但Grover算法即使是在最坏的情况下也只需要搜索N次。总结一下：比特币中有两种基础密码算法，一是椭圆曲线算法，一是哈希函数SHA-256。目前能够找到前者的高效量子计算方法，实现破解；但并没有找到后者的高效量子计算方法。当然，破解的前提是量子计算真的发展到足够强大，要知道，谷歌最新的量子芯片只有54个量子比特。我们的比特币安全吗？如果进入到量子计算时代，我们只需要用抗量子计算的密码学算法生成公钥、私钥、钱包地址即可。但假如用户未能升级公钥私钥，他们钱包中的比特币是否就一定会被窃取？答案是否定的。大致有如下几种情况：1.如果钱包地址中的比特币从未被使用过，那么该地址的公钥是不被人知晓的，其他人所知道的只有钱包地址。如前文所述，SHA-256是难以被量子计算破解的，这意味着其他人是无法通过钱包地址算出公钥的。所以，即使可以通过公钥算出私钥，那些没有暴露过公钥的钱包地址也是安全的。2.如果有好的比特币使用习惯，一个钱包地址只使用一次，那么同理，新地址的公钥也是不被人知晓的，新地址中的比特币是安全的。3.如果用户重复使用一个钱包地址，那么该地址对应的公钥就处于暴露状态；如果量子计算破解了椭圆曲线算法，那么该地址中的比特币就面临被窃取的危险。据统计截止到当前，有将近500万个比特币是存放于公钥暴露的地址中的，此外还有将近177万个比特币使用的是P2PK地址，这是最早期的比特币账户格式，公钥是公开的，其中就包括被认为是中本聪的账户。如果这些比特币不更换地址，它们是在量子计算攻击范围内的。除了钱包地址，在比特币系统中还有一个重要的地方使用到了SHA-256，那就是挖矿。挖矿就是暴力破解哈希函数的过程，通过调整输入值「撞」出落在目标区间的输出值。如前文所述，从理论上讲，量子计算机芯片在暴力搜索时是可以「碾压」经典计算机芯片的，但我们同样需要考虑到它的技术发展水平和芯片制作工艺。此外，芯片本就是随着技术的发展不断升级的，量子计算对挖矿的影响更多的是芯片升级的经济问题，而不是安全问题。量子计算下的安全：点阵密码在量子计算发展的同时，量子安全密码学也在飞速发展，这其中最具代表性的是「点阵密码」，它是基于点阵的密码体制。「点阵」是一个系数为整数的向量空间，可以把它理解成一个高维度空间，它有两个基本的「点阵困难问题」，一是最短向量问题，一是最近向量问题，求解这类问题需要指数时间的复杂度，那么如果因子为多项式，这类问题就不存在多项式时间算法，对于量子计算也是一种计算上的不可能性。这听起来有些抽象，也许可以这么去理解：用笔在一张A4纸上画出很多黑色的点，然后换支笔在纸上画下一个红色的点，我们需要做的是找到距离红点最近的黑点，这很容易；现在从A4纸这个二维空间到一个三维空间，想象一下空间里漂浮着很多黑色的点，这时放一个红色的点进去，同样是去找距离红点最近的黑点，这并不算很难，但相对于二维空间，其困难度已经不在一个级别了。现在，我们把三维空间变成一个三百维的空间，给定一个红点去找距离它最近的黑点，这个黑点一定存在，但想想看，找出它是不是几乎不可能？这就是点阵困难问题。点阵空间与椭圆曲线是相似的。在椭圆曲线上，可以有数学公式把公钥和私钥放在一个等式的两头，在点阵空间里，也有数学公式可以把类似黑点和红点的东西放在一个等式的两头，那么我们就可以利用这类公式来生成公钥和私钥。在椭圆曲线算法中，因为「离散对数困难问题」，传统计算机无法通过私钥计算出公钥；在点阵密码的算法中，因为「点阵困难问题」，量子计算机也无法通过私钥算出公钥。点阵密码发展很快，基于点阵我们不仅有抗量子计算的公钥和私钥，还有抗量子计算的对应于经典密码概念的一系列密码学算法或协议，它们可以被用于数字签名、密钥交换、零知识证明等等应用领域。「宇宙相信加密。加密容易，解密难。」在可以预见的未来，依然如此。所以，不用担心，对于比特币是这样，对于区块链也是。点阵安全的建立，将使区块链的安全再提高一个档次，从而更适应时代的发展。

独家丨今日比特币期现价近日差持续在8%以上保持稳定:金色财经报道，据同伴客数据显示，10月19日（格林威治标准0时）比特币年化期现价差为8.60%，较前一日上涨0.36%，市场情绪指数为“乐观”。

指数参考：>205 % 极度牛市；10%~20% 牛市；5%~10% 乐观；2%~5% 谨慎乐观；0~2% 谨慎；-5%~0 谨慎悲观；-10%~-5% 悲观；-20%~-10%熊市；<-20%：极度熊市。[2020/10/19]

声音 | Dash Core GroupCEO：比特币的闪电网络完全掩盖了区块链之外的交易:在最近的一次采访中，Dash Core Group首席执行官Ryan Taylor表示，他们的PrivateSend功能最初是在masternode层上开发的，它是CoinJoin(一种隐私技术)的“品牌实现”。他指出，该特性不需要对协议代码本身进行任何更改。他表示，BTC和BCH的不同钱包也支持CoinJoin，因此比特币和Dash的“法律地位”在技术上没有区别。因为Dash是第一个推出此功能的产品，它被媒体称为以隐私为中心的代币。Taylor承认监管机构希望避免使用隐私代币，但他补充说，Dash本身没有任何隐藏地址。他表示，区块链上的每笔交易都是完全透明的，Dash和BTC在功能上没有区别。Dash还在比特币的区块链上进行了PrivateSend交易，目的是向监管机构提供证据，证明两者没有区别。他解释说，Dash网络上只有不到1%的交易为PrivateSend选项提供了便利，并表示，根据Chain Analysis，几乎所有这些交易都是“出于隐私原因”，没有任何非法前提。他补充说，除此之外，比特币还部署了闪电网络，完全掩盖了区块链之外的交易。因此，以与比特币监管不同的方式监管dash，绝对是不理性的。(ambcrypto)[2019/9/9]

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