《Future Generation Computer Systems》：DQVeriChain: Distributed Quantum-State-Verified and DID-Based Self-Attentive Large Language Model for Criminal Tracking Using Blockchain
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量子区块链融合身份验证与智能犯罪检测研究提出DQVeriChain框架，整合区块链分布式身份（DID/AnonCreds）、量子主成分分析（QPCA）和LLM驱动预测，通过GHZ态验证（>0.5）和ZZ特征映射实现高精度（99.56%-99.82%）犯罪追踪，采用5/5量子比特轻量化方案。
Rabi Shaw | Suman Majumder
信息技术系，印度贾朗达尔B·R·安贝德卡尔国立技术学院
摘要
随着网络犯罪和身份操纵活动的复杂性不断增加，需要一个安全、可验证且具有量子抗性的框架来进行犯罪识别。本研究介绍了“DQVeriChain”，这是一个基于区块链的分布式量子态验证的去中心化大型语言模型（LLM），旨在用于犯罪追踪。该系统结合了量子主成分分析（QPCA）、GHZ态保真度验证和ZZ特征映射，以确保高保真的量子纠缠和安全的特征编码。验证过程结合了量子自注意力机制（QSAM）和量子自校正注意力机制（QSCAM），并通过LLM驱动的推理实现智能异常检测。此外，使用IBM Qiskit进行了10折交叉验证，保真度阈值（F≥0.5），实现了超过99%的预测准确率，同时量子电路复杂度最低（5/5个量子比特）。这些实验结果证实，“DQVeriChain”提供了一个高效、防篡改且可扩展的架构，适用于实时取证和网络安全应用。
引言
现有的犯罪识别方案越来越多地依赖于对敏感且变化迅速的数据的可靠分析。传统的生物特征识别流程和经典机器学习（ML）模型经常面临数据泄露风险、透明度低以及在复杂变化模式下的性能不足等问题。目前缺乏的是这样一个统一的系统：它能够（i）将身份和证据与防篡改的记录关联起来，（ii）验证特征生成的完整性，（iii）产生适合操作使用的可审计的高精度决策[1]。尽管区块链技术提供了去中心化和防篡改的数据存储，量子计算实现了高速、高精度的数据处理，但这些技术尚未被结合到一个单一框架中用于犯罪检测。
鉴于这些问题，迫切需要一个能够结合区块链、量子机器学习和大型语言模型（LLM）等先进模式识别模型的系统。这样的系统将使犯罪检测更快更智能，同时提高安全性、透明度和抵御现代网络攻击的能力。此外，区块链技术通过创建一个不可变的、去中心化的账本，安全地记录和验证实时交易，解决了重大的安全问题[2]。由于数据分布在多个地点，这减少了单点故障的风险，并确保实时信息无法被轻易篡改或删除。另一方面，LLM在模式识别、异常检测和上下文分析方面具有更强的能力，使其在解释复杂的生物特征数据集和识别传统算法可能遗漏的微妙欺诈行为方面非常有效。量子机器学习（QML）通过利用量子计算原理，以更高的速度和更准确的精度处理和分析庞大的生物特征数据集，开辟了新的维度[3]。量子算法可以管理复杂的高维数据状态，从而加快决策速度并提高检测率，特别是在时间敏感的犯罪调查中。最近的情报显示，跨链洗钱和桥接/滑动滥用在多个网络中激增，使得溯源和调查变得更加复杂[4]。2024年欧洲刑警组织IOCTA计划强调了加密驱动的欺诈和身份滥用行为的持续增长，强调了加强身份保障和防篡改追踪的必要性[5]。监管机构指出，FATF（金融行动特别工作组）的旅行规则在VASP（虚拟资产服务提供商）中的实施存在不平衡，导致AML/CFT（反洗钱/反恐怖主义融资）在各个司法管辖区存在盲点[6]。这些事件共同推动了基于区块链和量子安全的身份验证流程的发展，例如我们提出的“DQVeriChain”，该方案将基于DID/AnonCreds的认证与可验证的高保真量子特征验证相结合。考虑到这些限制，我们采用了一种新颖的方法“DQVeriChain”，这是一个分布式框架，将去中心化标识符（DIDs）和可验证的凭证与量子验证的特征流程及基于LLM的推理相结合。在这个方案中，我们提出了一个综合框架，将区块链技术与LLM集成，并通过量子态验证和必要的预测方案进行了增强。此外，在DQVeriChain中，我们应用了量子PCA（QPCA）进行降维，准备了GHZ态，并实施了保真度阈值来筛选纠缠质量，通过ZZ特征映射映射特征，并在LLM分类之前应用了量子自注意力（QSAM/QSCAM）。为了可追溯性和审计目的，还考虑了身份工件和决策的区块链/VDR记录，以及10折验证机制。
总体概述和组织结构： 第2节调查了与取证分析相关的身份、量子特征映射和LLM。第3节详细介绍了背景系统层次和正式框架。第4节讨论了验证步骤和设计检查。第5节介绍了“DQVeriChain”方案的总体架构和轻量级实现细节。第6节报告了性能并与最佳现有技术进行了比较。最后，第7节总结了局限性及未来发展方向。
部分摘录
相关研究
本节旨在通过讨论学术相关工作，提供关于区块链不可变性、数字身份、PCA和ZZ特征映射等核心组件的背景信息。
背景工作步骤
为了确认所提出的混合集成系统的可靠性、准确性和安全性，一个结构化的验证过程是必不可少的。本节描述了检查每个核心组件有效性的主要步骤——用于安全数据处理的区块链集成、大型语言模型输出、生物特征数据分析的准确性以及通过量子机器学习进行的量子态验证的正确性。每个步骤都旨在在实际应用中测试系统
验证过程中考虑的各个步骤
所提出的方案是一个基于量子区块链的去中心化身份管理系统，结合了量子增强型数据处理和大型语言模型（LLM）驱动的分类，构建了一个强大且智能的网络防御框架，如图2所示。该设计分为三个主要层次：去中心化身份和认证、量子特征处理以及基于量子自注意力模型（QSCAM）的LLM驱动的推理和验证，预测准确率≥99%。
提出的“DQVeriChain”方案
提出的DQVeriChain框架是一个基于量子区块链的架构，通过分层量子处理和去中心化验证机制确保安全的生物特征认证和智能欺诈检测。该设计利用了量子机器学习（QML）、基于区块链的身份管理和基于大型语言模型（LLM）的推理之间的协同作用。它集成了核心组件，包括ZZ特征映射、用于GHZ态的θ协议
性能分析
我们专注于使用Hyperledger AnonCreds从动态身份生成钱包地址进行初步验证。此外，我们利用了一个小型量子机器学习和优化模型来验证真实的和最大化的纠缠GHZ贝尔态，并使用量子自注意力机制（QSAM）轻量级模型和LLM模型检测欺诈，预测概率≥99%。
结论和未来工作方向
在这项工作中，我们提出了一种新颖的方案——DQVeriChain，这是一个基于量子区块链的分布式框架，用于网络犯罪/欺诈验证，考虑了（i）具有链上来源的可问责DID/AnonCreds身份，（ii）由QPCA驱动的量子特征和GHZ保真度/θ验证及ZZ特征映射，以及（iii）由LLM/QSAM/QSCAM辅助的推理以提供强大的决策支持。10折评估报告显示了接近完美的准确率（99.56%–99.82%），并且使用了轻量级的NISQ预算（5/5个量子比特）
CRediT作者贡献声明
Rabi Shaw：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、资源管理、方法论、调查、正式分析、数据整理、概念化。Suman Majumder：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、调查、资金获取、正式分析、数据整理、概念化。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
Rabi Shaw博士1986年出生于印度西孟加拉邦加尔各答。他分别于2008年和2013年在印度布尔德万大学和贾达普尔大学获得计算机科学与工程学士学位和硕士学位。2023年，他在印度罗尔凯拉国立技术学院获得了计算机科学与工程博士学位。在攻读博士学位之前，他曾于2008年至2010年在杜尔加普尔Aryabhatta理工学院担任助理教授，之后在NIT Jamshedpur工作。
