シータ・ラボのCTO、ジェイ・E・ロングを含む35人の研究チームは9日に公開したarXiv論文で、AI支援ワークフローにより、ビットコインとイーサリアムの署名で使われるsecp256k1楕円曲線への攻撃に必要な主要な量子リソースの推定値を約半分に削減したと述べた。

論文のタイトルはショアのアルゴリズムにおける楕円曲線点加算の最適化のためのオープン自動化研究。研究者によると、Q*T指標を29億9300万から約14億9600万へ改善した。この研究は、secp256k1楕円曲線から秘密鍵を復元しようとする際に繰り返される処理である、点加算の量子回路の最適化に焦点を当てた。

この曲線は、ビットコインとイーサリアムで使われるデジタル署名の基盤となっている。論文によると、この改善は、人間の研究者がAIエージェントと協働して結果を洗練させる「オープン自動化研究」アプローチによるものだ。ショアのアルゴリズムは、現在の公開鍵暗号の多くを支える数学的問題を、古典的なシステムよりはるかに高速に解ける可能性がある量子コンピューティング手法として広く知られている。

報告された進展は、ビットコインのネットワーク運用の変更ではなく、必要と推定される量子リソースの理論的な削減として捉えるべきだ。入手可能な補足資料は、AIがビットコイン固有の暗号処理負荷を直接削減した、あるいはネットワークのコンセンサスルールを変更したとの主張を裏付けていない。論文はむしろ、広く使われる署名方式に対する将来的な量子攻撃モデルの効率性を扱っている。

市場の観点では、この結果が他のベンチマーク推定値とどう比較されるか、また現在の量子ハードウェアがこうした攻撃を実用的に試験するために必要な規模からどれほど離れているかなど、重要な詳細は未解決のままだ。arXivでの公開は、この論文が査読済みの確立された標準ではなくプレプリントであることも意味する。

重要な理由

この研究が重要なのは、理論上の量子攻撃と主要ブロックチェーン全体で使われる暗号技術との隔たりの一部を縮めるためだ。差し迫った運用上の脅威がなくても、secp256k1を破るためのリソース推定値を削減する研究は、デジタル署名の安全性に対する長期的な信頼に依存するビットコイン、イーサリアム、カストディ事業者、ウォレット提供者にとって重要である。

また、これは市場が注視する第二のテーマも加える。AIは取引、マイニング、インフラ運用だけでなく、機密性の高いセキュリティ分野の技術研究にも影響を与え始めている。これにより暗号解析の進展が加速し、暗号資産システムがより強力な耐量子防御をいつ必要とするのかへの関心が高まる可能性がある。