20、抵御钓鱼攻击的量子抗性密码学

抵御钓鱼攻击的量子抗性密码学

1. 加密货币面临的钓鱼攻击现状

随着加密货币的广泛应用，与之相关的钓鱼攻击也日益猖獗。攻击者利用各种手段，如钓鱼邮件、恶意PDF文件、木马和勒索软件等，试图窃取用户的加密货币钱包信息。

一些研究提出了相应的检测方法。例如，Wen等人（2023）使用混合深度神经网络来识别加密货币钱包中的钓鱼攻击。他们运用长短期记忆全卷积网络（LSTM - FCN）提取交易记录的特征，并通过反向传播（BP）神经网络在识别出的特征之间建立联系。Farrugia等人（2020）在2016 - 2018年的两年间，识别出了超过40,000个以太坊加密货币的钓鱼欺诈钱包，这些钱包遭受了约2,000种钓鱼攻击向量的攻击。Wang等人（2023）指出，研究人员通常会对交易账户的时间特征应用标准机器学习方法，然后创建提取特征的图或进行时间随机游走以分析图，他们还提出了PDTGA方法来识别加密货币账户或网络上的钓鱼攻击，该方法的核心是自注意力机制、时间编码函数和多层感知器。

2. 量子计算在抵御钓鱼攻击中的应用

量子计算是融合了计算机科学、物理学和数学的领域。谷歌开发的54量子比特的Sycamore处理器，能在3.33分钟内完成超级计算机大约需要10,000年才能处理的任务。

量子计算与区块链的结合为数字世界带来了新的变革，具有以下优势：
- 增强安全性 ：在任何流程执行和交易中，安全都是至关重要的，量子计算与区块链的结合为其增添了额外的安全层。
- 量子安全区块链 ：推动区块链向更安全的方向发展。
- 优化共识机制