animeshshaw/pqc-cost-of-delayPriorização pelo custo do atraso para a migração pós-quântica: risco clássico e de harvest-now-decrypt-later numa única unidade (USD por ano). Código, provas, estudos de caso, explorador em tempo real.
Explorador ao vivo · implementação de referência, provas, estudos de caso e estatísticas para um artigo de investigação.
Risco de hacking clássico e risco quântico harvest-now-decrypt-later (HNDL), expressos numa única unidade — dólares americanos de perda por ano de atraso — para que uma única lista ordenada possa responder a "devemos fechar esta descoberta clássica, ou migrar primeiro a criptografia daquele ativo?"
Estado: protótipo de investigação. Todos os dados dos estudos de caso são pressupostos derivados de documentação pública; nenhuma organização forneceu dados, e o método não foi validado contra incidentes ou migrações reais. Ver Ressalvas.
Os atacantes podem copiar dados encriptados hoje e desencriptá-los assim que existir um computador quântico suficientemente grande. Quanto isso importa depende de quanto tempo os dados têm de permanecer secretos, se podem ser gravados, e se um atacante comum os teria levado primeiro. As pontuações de risco pós-quântico existentes são adimensionais e apenas quânticas, pelo que não podem ser comparadas com o risco clássico, que é medido em dólares.
Este repositório calcula, para cada ativo, o custo de esperar mais um ano de cada ameaça, em dólares, e acopla-os de modo a que a mesma perda não seja contada duas vezes. Contém:
costofdelay/) com o modelo, a lei de tempo de chegada para um computador quântico, propagação de incerteza, análise de sensibilidade e uma verificação de agendamento;app/) que corre num navegador e explica cada entrada.| Ideia | Termo clássico = perda anualizada $\lambda V$. Termo quântico = $r,h\int_0^L f_Q(t),e^{-(\lambda+\rho)t},dt$, a taxa à qual adiar a migração compromete perda irreversível. Ambos em USD/ano; um fator de riscos concorrentes impede que a mesma perda seja contada duas vezes. |
| Provado | Unidades, ausência de dupla contagem, limites, estática comparativa, um limiar de dominância em forma fechada, não-separabilidade, e otimalidade da ordenação sob a regra de Smith (methodology/FORMAL_METHOD.md). |
| Verificado | 256 testes automatizados; verificações cruzadas por Monte Carlo e quadratura; uma segunda implementação (JavaScript) que corresponde a 577 valores. |
| Avaliado em | MOSIP (identificação nacional), Apache Fineract (banca), OpenMRS (registos médicos), Online Boutique (loja de demonstração, apenas teste de procedimento). |
| Resultados principais | O termo quântico altera magnitudes e alguns ativos específicos de forma decisiva, mas move a lista inteira menos do que o ruído das entradas em três dos quatro sistemas. A data de chegada do quântico explica apenas 3–17% da incerteza; a perda e a rotatividade explicam 73–91% (methodology/STATISTICS.md). |
Requer Python ≥ 3.10. Node ≥ 18 é opcional (executa a verificação da matemática do explorador).
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 executa, por ordem: a suite de testes → validação numérica → a análise estatística (results/) → as figuras (paper/figures/, criadas se não existirem) → as tabelas de parâmetros → os dados do explorador e a sua verificação entre linguagens. Demora cerca de 2–4 minutos e é determinístico (todos os procedimentos aleatórios têm uma semente fixa). Depois, git diff --stat results/ deve mostrar nenhuma alteração, ou diferenças apenas no último dígito impresso se as suas versões de NumPy/SciPy forem diferentes. As versões exatas testadas estão em requirements-lock.txt.
Para explorar interativamente, use o explorador ao vivo ou abra app/index.html localmente. Não precisa de servidor, e o código da página não faz pedidos de rede nem envia as suas entradas para lado nenhum (o GitHub, como anfitrião, registra visitas normais à página).
Para pontuar o seu próprio registo:
python -m costofdelay.register path/to/asset_register.csv
O formato CSV está descrito em methodology/PARAMETERS.md e exemplificado em case_studies/.
| Caminho | Conteúdo |
|---|---|
costofdelay/ | O pacote Python: lei de chegada do CRQC, modelo de ativo, pontuação, um comparador para a pontuação QARS publicada, incerteza e estatística, agendamento. O núcleo de pontuação usa apenas a biblioteca padrão. |
tests/ | Testes unitários, testes de propriedades de cada proposição, linhas de base de refutação |
methodology/ | Provas; definições e âncoras de parâmetros; análise estatística |
case_studies/ | Os quatro registos de ativos (CSV), um por sistema |
scripts/ | Reprodução, resultados, figuras e tabelas |
results/ | Números gerados (JSON, CSV, Markdown) |
app/ | Explorador interativo (HTML/JavaScript) com um teste de paridade com Python |