पोस्ट-क्वांटम माइग्रेशन के लिए देरी की लागत

लाइव एक्सप्लोरर · प्रीप्रिंट (arXiv:2610.09029) · एक शोध पत्र के लिए संदर्भ कार्यान्वयन, प्रमाण, केस स्टडी और सांख्यिकी।

क्लासिकल हैकिंग जोखिम और हार्वेस्ट-नाउ-डिक्रिप्ट-लेटर (HNDL) क्वांटम जोखिम, एक ही इकाई में व्यक्त — प्रति वर्ष देरी पर नुकसान के अमेरिकी डॉलर — ताकि एक ही क्रमबद्ध सूची इस प्रश्न का उत्तर दे सके: "क्या हमें पहले इस क्लासिकल निष्कर्ष को बंद करना चाहिए, या उस परिसंपत्ति की क्रिप्टोग्राफी को पहले माइग्रेट करना चाहिए?"

स्थिति: शोध प्रोटोटाइप। सभी केस-स्टडी इनपुट सार्वजनिक दस्तावेज़ीकरण से प्राप्त अनुमान हैं; किसी भी संगठन ने डेटा प्रदान नहीं किया, और इस विधि को वास्तविक घटनाओं या माइग्रेशन के विरुद्ध मान्य नहीं किया गया है। देखें चेतावनियाँ।

यह क्या है

हमलावर आज एन्क्रिप्टेड डेटा की प्रतिलिपि बना सकते हैं और एक बार बड़ा क्वांटम कंप्यूटर अस्तित्व में आने पर उसे डिक्रिप्ट कर सकते हैं। यह कितना मायने रखता है, यह इस पर निर्भर करता है कि डेटा को कितने समय तक गुप्त रहना चाहिए, क्या उसे रिकॉर्ड किया जा सकता है, और क्या कोई सामान्य हमलावर पहले ही उसे ले चुका होता। मौजूदा पोस्ट-क्वांटम जोखिम स्कोर विमाहीन और केवल-क्वांटम हैं, इसलिए उनकी तुलना क्लासिकल जोखिम से नहीं की जा सकती, जिसे डॉलर में मापा जाता है।

यह रिपॉज़िटरी प्रत्येक परिसंपत्ति के लिए, प्रत्येक खतरे से एक और वर्ष प्रतीक्षा करने की लागत की गणना डॉलर में करती है, और उन्हें इस तरह जोड़ती है कि एक ही नुकसान दो बार न गिना जाए। इसमें शामिल हैं:

• एक छोटी Python लाइब्रेरी (costofdelay/) जिसमें मॉडल, क्वांटम कंप्यूटर के लिए आगमन-समय नियम, अनिश्चितता प्रसार, संवेदनशीलता विश्लेषण और एक शेड्यूलिंग जाँच है;
• मॉडल के गुणों के प्रमाण, जिनमें से प्रत्येक एक स्वचालित परीक्षण द्वारा समर्थित है;
• चार सार्वजनिक केस स्टडी (राष्ट्रीय आईडी, बैंकिंग, चिकित्सा रिकॉर्ड, डेमो शॉप) जिनमें प्रत्येक इनपुट मान के लिए लिखित कारण दिया गया है;
• एक इंटरैक्टिव एक्सप्लोरर (app/) जो ब्राउज़र में चलता है और प्रत्येक इनपुट की व्याख्या करता है।

एक नज़र में

विचार	क्लासिकल पद = वार्षिकीकृत नुकसान $\lambda V$। क्वांटम पद = $r,h\int_0^L f_Q(t),e^{-(\lambda+\rho)t},dt$, वह दर जिस पर माइग्रेशन में देरी अपरिवर्तनीय नुकसान का कारण बनती है। दोनों USD/वर्ष में; एक प्रतिस्पर्धी-जोखिम कारक एक ही नुकसान को दो बार गिने जाने से रोकता है।
प्रमाणित	इकाइयाँ, कोई दोहरी गणना नहीं, सीमाएँ, तुलनात्मक स्थैतिकी, एक बंद-रूप प्रभुत्व सीमा, अवियोज्यता, और Smith के नियम के अंतर्गत क्रम की इष्टतमता (methodology/FORMAL_METHOD.md)।
सत्यापित	256 स्वचालित परीक्षण; Monte Carlo और क्वाड्रेचर क्रॉस-चेक; एक दूसरा (JavaScript) कार्यान्वयन जो 577 मानों से मेल खाता है।
इन पर मूल्यांकित	MOSIP (राष्ट्रीय आईडी), Apache Fineract (बैंकिंग), OpenMRS (चिकित्सा रिकॉर्ड), Online Boutique (डेमो शॉप, केवल प्रक्रिया परीक्षण)।
मुख्य परिणाम	क्वांटम पद परिमाण और कुछ विशिष्ट परिसंपत्तियों को निर्णायक रूप से बदलता है, लेकिन चार में से तीन प्रणालियों के लिए पूरी सूची को इनपुट शोर की तुलना में कम स्थानांतरित करता है। क्वांटम-आगमन तिथि अनिश्चितता का केवल 3–17% समझाती है; नुकसान और टर्नओवर 73–91% समझाते हैं (methodology/STATISTICS.md)।

सब कुछ पुनरुत्पादित करें

Python ≥ 3.10 आवश्यक है। Node ≥ 18 वैकल्पिक है (यह एक्सप्लोरर के गणित पर जाँच चलाता है)।

git clone https://github.com/AnimeshShaw/pqc-cost-of-delay && cd pqc-cost-of-delay
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate        # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python scripts/reproduce.py

reproduce.py क्रम में चलाता है: टेस्ट सूट → संख्यात्मक सत्यापन → सांख्यिकीय विश्लेषण (results/) → आंकड़े (paper/figures/, अनुपस्थित होने पर बनाए जाते हैं) → पैरामीटर तालिकाएँ → explorer का डेटा और उसका क्रॉस-भाषा जाँच। इसमें लगभग 2–4 मिनट लगते हैं और यह नियतात्मक (deterministic) है (प्रत्येक यादृच्छिक प्रक्रिया का एक निश्चित seed है)। इसके बाद git diff --stat results/ को कोई परिवर्तन नहीं दिखाना चाहिए, या यदि आपके NumPy/SciPy संस्करण भिन्न हैं तो केवल अंतिम मुद्रित अंक में अंतर दिखना चाहिए। परीक्षण किए गए सटीक संस्करण requirements-lock.txt में हैं।

इंटरैक्टिव रूप से अन्वेषण करने के लिए, live explorer का उपयोग करें या app/index.html को स्थानीय रूप से खोलें। इसे किसी सर्वर की आवश्यकता नहीं है, और पृष्ठ का कोड कोई नेटवर्क अनुरोध नहीं करता है और आपके इनपुट कहीं नहीं भेजता है (GitHub, होस्ट के रूप में, सामान्य पृष्ठ विज़िट लॉग करता है)।

अपना स्वयं का रजिस्टर स्कोर करने के लिए:

python -m costofdelay.register path/to/asset_register.csv

CSV प्रारूप का वर्णन methodology/PARAMETERS.md में किया गया है और case_studies/ में उदाहरण दिया गया है।

रिपॉज़िटरी लेआउट

पथ	सामग्री
costofdelay/	Python पैकेज: CRQC आगमन नियम, एसेट मॉडल, स्कोरिंग, प्रकाशित QARS स्कोर के लिए एक तुलनाकारक, अनिश्चितता और सांख्यिकी, शेड्यूलिंग। स्कोरिंग कोर केवल मानक लाइब्रेरी का उपयोग करता है।
tests/	यूनिट परीक्षण, प्रत्येक प्रस्ताव के प्रॉपर्टी परीक्षण, खंडन बेसलाइन
methodology/	प्रमाण; पैरामीटर परिभाषाएँ और एंकर; सांख्यिकीय विश्लेषण
case_studies/	चार एसेट रजिस्टर (CSV), प्रति सिस्टम एक
scripts/	पुनरुत्पादन, परिणाम, आंकड़े और तालिकाएँ
results/	उत्पन्न संख्याएँ (JSON, CSV, Markdown)
app/	इंटरैक्टिव एक्सप्लोरर (HTML/JavaScript) एक Python-समानता परीक्षण के साथ

चेतावनियाँ

1. इनपुट माने गए हैं, मापे नहीं गए। प्रत्येक एसेट मान सार्वजनिक दस्तावेज़ीकरण (IBM 2025 उल्लंघन लागत; Ponemon/IBM 2018; FATF Rec. 11; प्रतिधारण नियम; सिस्टम डिज़ाइन दस्तावेज़) से प्राप्त किया गया और LLM सहायता से प्रारूपित किया गया। दो विश्लेषक भिन्न हो सकते हैं। अनिश्चितता विश्लेषण प्रत्येक इनपुट को बताई गई सीमाओं के भीतर पुनः निकालता है और बताता है कि कौन से निष्कर्ष टिके रहते हैं।
2. सबसे कमज़ोर इनपुट वार्षिक टर्नओवर और रिकॉर्डेबल हिस्सा हैं। इन सिस्टमों के लिए कोई प्रकाशित स्रोत इन्हें प्रदान नहीं करता।
3. आगमन नियम दो प्रकाशित बिंदुओं का एक अंतर्वेशन है (Global Risk Institute 2025: 10 वर्षों के भीतर 28–49%, 15 वर्षों के भीतर 51–70%) और 15 वर्षों से आगे बहिर्वेशित किया गया है, जहाँ अधिकांश दीर्घजीवी एसेट स्थित हैं।
4. केवल गोपनीयता। अखंडता और उपलब्धता दायरे से बाहर हैं।
5. शास्त्रीय और क्वांटम प्रकटीकरण को स्वतंत्र माना गया है एक स्थिर शास्त्रीय जोखिम के साथ।
6. Online Boutique एक मॉक सिस्टम है; यह प्रक्रिया का परीक्षण करता है, वास्तविक डेटा का नहीं।
7. इष्टतमता मॉडल-आंतरिक है। विलंब की लागत द्वारा रैंकिंग मॉडल की अपनी हानि परिभाषा के अंतर्गत संचित हानि को न्यूनतम करती है; यह वास्तविक संगठनों के बारे में साक्ष्य नहीं है।
8. पूर्व कला निकट है। प्रति-एसेट क्वांटम स्कोरिंग, संरक्षण-वर्ग और एक्सपोज़र गेट, और रैंकिंग इस कार्य से पहले प्रकाशित किए गए थे (Grigaliūnas & Brūzgienė 2025 और 2026; US 12,519,809)। योगदान साझा मुद्रा इकाई है जिसमें प्रतिस्पर्धी-जोखिम युग्मन, इसके प्रमाण, और इसका मूल्यांकन शामिल है।

भविष्य का अनुसंधान

• वास्तविक रजिस्टरों पर चिकित्सकों से पैरामीटर प्राप्त करें और अंतर-रेटर सहमति मापें।
• एकल रिकॉर्डेबल हिस्से को प्रति-विरोधी एक्सपोज़र से बदलें (एक व्यापक-क्षेत्र पर्यवेक्षक इंटरनेट ट्रैफ़िक देखता है; एक अंदरूनी व्यक्ति पूर्व-पश्चिम ट्रैफ़िक देखता है)।
• डेटा से टर्नओवर और रिकॉर्डेबल हिस्से का अनुमान लगाएँ (क्रिप्टोग्राफिक बिल ऑफ़ मटेरियल, ट्रैफ़िक इन्वेंटरी)।
• स्वतंत्रता और स्थिर शास्त्रीय जोखिम को शिथिल करें; एक सहसंबद्ध-विरोधी मॉडल जोड़ें।
• किसी भी उपलब्ध घटना या माइग्रेशन-प्रयास डेटा के विरुद्ध परिणाम सत्यापन।
• अखंडता और उपलब्धता तक विस्तार करें।

सहयोग

यदि आपका संगठन वास्तविक रजिस्टर पर विधि का परीक्षण करना चाहता है, या कोड या पेपर को प्रारंभिक बिंदु के रूप में उपयोग करना चाहता है, तो आप संपर्क करने के लिए स्वागत हैं: [email protected]। योगदान का वर्णन CONTRIBUTING.md में किया गया है।

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