Coinbase研究表明：隐私工具Railgun等数学原理上可抵御量子攻击_新闻

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Coinbase研究表明：隐私工具Railgun等数学原理上可抵御量子攻击

2026-04-22 05:16:57

研究揭示重大加密货币隐私领域进展

一项研究发现，包括Railgun、PrivacyPools、Aleo和Aztec在内的零知识证明系统在数学上具有抵御量子攻击的能力。这类系统依赖信息论安全而非加密技术，意味着即使面对未来量子计算机等具有无限算力的攻击者，其安全性依然能够得到保障。

核心发现

由Coinbase主导、联合斯坦福大学及以太坊基金会研究人员共同完成的研究指出，零知识证明系统的安全性源于信息的结构化与共享方式。在任何量子攻击情境中，公开密钥暴露的比特币钱包仍属于最易受攻击的类别，而基于零知识证明的隐私工具则不受此类攻击影响。在当前整个加密行业仍在讨论如何在底层网络中实施后量子密码学之际，这一发现为隐私保护型去中心化金融基础设施提供了明确的安全优势。

本周二发布的加密货币隐私研究报告得出重要结论：此前引发瑞波币、比特币及以太坊紧急应对路线图的量子计算威胁，似乎并不适用于隐私保护型零知识证明系统。Coinbase研究人员与斯坦福大学、以太坊基金会团队联合进行的研究表明，Railgun和PrivacyPools等网络所依赖的安全模型，与量子计算机设计攻击的目标模型存在根本性差异。

研究指出，零知识证明系统“依赖于信息论系统，由于信息的结构化与共享方式而非加密技术，该系统即使面对无限强大的攻击者也能确保安全”。这种区别并非程度差异，而是计算安全性与信息论安全性之间的本质区别。

零知识证明的结构免疫原理

标准的区块链安全机制（包括比特币钱包和以太坊账户的保护）依赖于计算难度假设——即破解底层数学问题所需的计算量超过任何攻击者所能提供的资源。理论上，使用肖尔算法的量子计算机能够以指数级速度破解某些类型的数学问题，这也是比特币椭圆曲线签名被认为存在潜在漏洞的原因。

零知识证明的工作原理则不同。它允许一方在不泄露秘密本身的情况下证明其知晓该秘密，其安全保障源于信息论原理而非计算难度。即使拥有无限处理能力的计算机，也无法获取超出证明设计范围之外的信息。这种结构性特性使得基于零知识证明的隐私工具能够免疫肖尔算法及任何针对计算难度的量子攻击。

对隐私协议的实际意义

Railgun是通过零知识证明在以太坊上隐藏交易金额与地址的隐私协议；PrivacyPools是允许用户证明资金非来源于受制裁地址而无需公开完整交易历史的合规隐私协议；Aleo是原生围绕零知识证明构建的第一层区块链；Aztec则是通过零知识证明实现私有智能合约执行的以太坊第二层网络。

这四大系统的核心隐私保障均建立在信息论安全基础上。研究结论意味着，当量子计算机发展到足以威胁比特币密钥安全时，这些网络的隐私特性仍将保持完整。即便存在漏洞，也只可能来自架构中的其他组件（例如用于账户认证的底层椭圆曲线签名），而这属于独立于零知识证明系统本身的安全层面。

对去中心化金融隐私设施的深远影响

此项发现发布之际，比特币量子风险讨论正在整个生态系统中引发治理摩擦。相关争论聚焦于是否强制代币迁移或依赖选择性升级。基于零知识证明的隐私基础设施则完全绕过了这些争议，因为其核心安全模型在设计之初就已具备量子免疫特性。

对于从长期视角评估基础设施选择的去中心化金融开发者和机构用户而言，这项研究提供了切实依据，表明在应对量子威胁方面，基于零知识证明的隐私工具相较于传统透明区块链账户具有更显著的未来适应性。以太坊联合创始人维塔利克·布特林曾基于更广泛理由公开支持Railgun等协议，主张隐私应成为区块链用户的默认选项。量子免疫特性的发现为这一观点增添了新的安全维度。

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