ライブエクスプローラー · 研究論文のためのリファレンス実装、証明、ケーススタディ、統計。
古典的なハッキングリスクと harvest-now-decrypt-later（HNDL）量子リスクを、単一の単位 — 遅延1年あたりの損失米ドル — で表現することで、単一の順序付きリストが 「この古典的所見を先に解消すべきか、それともあの資産の暗号を先に移行すべきか？」 に答えられるようにする。
ステータス：研究プロトタイプ。 すべてのケーススタディ入力は 公開ドキュメントから導出された仮定 である。いかなる組織もデータを提供しておらず、本手法は実際のインシデントや移行に対して検証されていない。注意事項を参照。
攻撃者は今日暗号化されたデータをコピーし、大規模な量子コンピュータが存在するようになった時点でそれを復号できる。それがどれほど重要かは、データを秘密に保たなければならない期間、それが記録可能かどうか、そして通常の攻撃者が先にそれを奪っていたかどうかによって決まる。既存のポスト量子リスクスコアは無次元かつ量子のみであり、ドルで測定される古典的リスクと比較できない。
本リポジトリは、各資産について、各脅威からの あと1年待つコスト をドルで計算し、同じ損失が二重に計上されないようにそれらを結合する。以下を含む：
costofdelay/）；app/）。| アイデア | 古典的項 = 年率換算損失 $\lambda V$。量子項 = $r,h\int_0^L f_Q(t),e^{-(\lambda+\rho)t},dt$、すなわち移行を先延ばしにすることで不可逆的な損失を確定させる割合。どちらも USD/年；競合リスク因子により同じ損失が二重計上されるのを防ぐ。 |
| 証明済み | 単位、二重計上なし、境界、比較静学、閉形式の支配閾値、非分離性、および Smith のルールの下での順序の最適性（methodology/FORMAL_METHOD.md）。 |
| 検証済み | 256 の自動テスト；モンテカルロ法と求積法によるクロスチェック；577 の値に一致する第2の（JavaScript）実装。 |
| 評価対象 | MOSIP（国民ID）、Apache Fineract（銀行）、OpenMRS（医療記録）、Online Boutique（デモショップ、手順テストのみ）。 |
| 主要な結果 | 量子項は 大きさ と少数の 特定の資産 を決定的に変えるが、リスト全体の移動は4システム中3つで入力ノイズよりも小さい。量子到来時期は不確実性のわずか 3–17% を説明するにすぎず、損失とターンオーバーが 73–91% を説明する（methodology/STATISTICS.md）。 |
Python ≥ 3.10 が必要。Node ≥ 18 は任意（エクスプローラーの数学のチェックを実行する）。
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 は順に実行する：テストスイート → 数値検証 → 統計分析（results/）→ 図（paper/figures/、存在しなければ作成）→ パラメータテーブル → エクスプローラーのデータとその言語間チェック。所要時間はおよそ 2–4 分で、決定論的である（すべてのランダム手順に固定シードがある）。実行後、git diff --stat results/ は 変更なし を示すはずであり、NumPy/SciPy のバージョンが異なる場合は最後に出力される桁のみが異なることがある。テスト済みの正確なバージョンは requirements-lock.txt にある。
インタラクティブに探索するには、ライブエクスプローラー を使うか、ローカルで app/index.html を開く。サーバーは不要で、ページのコードはネットワークリクエストを行わず、あなたの入力をどこにも送信しない（ホストである GitHub は通常のページ訪問を記録する）。
自分の台帳をスコアリングするには：
python -m costofdelay.register path/to/asset_register.csv
CSV 形式は methodology/PARAMETERS.md に記述され、case_studies/ に例示されている。
| パス | 内容 |
|---|---|
costofdelay/ | Python パッケージ：CRQC 到来法則、資産モデル、スコアリング、公開されている QARS スコアとの比較器、不確実性と統計、スケジューリング。スコアリングコアは標準ライブラリのみを使用する。 |
tests/ | 単体テスト、すべての命題のプロパティテスト、反証ベースライン |
methodology/ | 証明；パラメータ定義とアンカー；統計分析 |
case_studies/ | 4つの資産台帳（CSV）、システムごとに1つ |
scripts/ | 再現、結果、図、テーブル |
results/ | 生成された数値（JSON、CSV、Markdown） |
app/ | インタラクティブエクスプローラー（HTML/JavaScript）、Python との一致テスト付き |
あなたの組織が実際の台帳で本手法をテストしたい場合、あるいはコードや論文を出発点として使いたい場合は、お気軽にご連絡ください：[email protected]。コントリビューションについては CONTRIBUTING.md に記載されている。
大規模言語モデル（Anthropic の Claude、Claude Code 経由）が、著者の指示の下で、コード、テスト、図、ケーススタディ台帳、テキストの起草、および文献検索に大幅に使用された。それは著者ではない。内容については著者が責任を負う。DOI または arXiv 識別子を持つすべての参考文献はスクリプトによってそのレジストリと照合された；数学は証明 および 独立したテストによってカバーされている；途中でなされた誤り（例えば2つの誤った DOI と誇張された資産価値）はそれらのチェックによって捕捉され、修正された。
Apache License 2.0（LICENSE）。引用は CITATION.cff 経由。アーカイブされたリリース：doi:10.5281/zenodo.23133467（すべてのバージョン）。