論文の概要: Quantigence: A Multi-Agent AI Framework for Quantum Security Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12989v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 05:27:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.543215
• Title: Quantigence: A Multi-Agent AI Framework for Quantum Security Research
• Title（参考訳）: Quantigence: 量子セキュリティ研究のためのマルチエージェントAIフレームワーク
• Authors: Abdulmalik Alquwayfili,
• Abstract要約: 暗号関連量子コンピュータ(CRQC)は、グローバルデジタル経済に構造的な脅威をもたらす。 我々は、構造化量子セキュリティ分析のための理論駆動型マルチエージェントAIフレームワークQuantigenceを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cryptographically Relevant Quantum Computers (CRQCs) pose a structural threat to the global digital economy. Algorithms like Shor's factoring and Grover's search threaten to dismantle the public-key infrastructure (PKI) securing sovereign communications and financial transactions. While the timeline for fault-tolerant CRQCs remains probabilistic, the "Store-Now, Decrypt-Later" (SNDL) model necessitates immediate migration to Post-Quantum Cryptography (PQC). This transition is hindered by the velocity of research, evolving NIST standards, and heterogeneous deployment environments. To address this, we present Quantigence, a theory-driven multi-agent AI framework for structured quantum-security analysis. Quantigence decomposes research objectives into specialized roles - Cryptographic Analyst, Threat Modeler, Standards Specialist, and Risk Assessor - coordinated by a supervisory agent. Using "cognitive parallelism," agents reason independently to maintain context purity while execution is serialized on resource-constrained hardware (e.g., NVIDIA RTX 2060). The framework integrates external knowledge via the Model Context Protocol (MCP) and prioritizes vulnerabilities using the Quantum-Adjusted Risk Score (QARS), a formal extension of Mosca's Theorem. Empirical validation shows Quantigence achieves a 67% reduction in research turnaround time and superior literature coverage compared to manual workflows, democratizing access to high-fidelity quantum risk assessment.
• Abstract（参考訳）: 暗号関連量子コンピュータ(CRQC)は、グローバルデジタル経済に構造的な脅威をもたらす。 ShorのファクタリングやGroverの検索のようなアルゴリズムは、主権的な通信と金融取引を保証する公開鍵基盤(PKI)を解体する恐れがある。 フォールトトレラントCRQCのタイムラインは依然として確率的であるが、"Store-Now, Decrypt-Later"(SNDL)モデルはポスト量子暗号(PQC)への即時移行を必要とする。 この移行は、研究の速度、NIST標準の進化、異種展開環境によって妨げられている。 これを解決するために、構造化量子セキュリティ分析のための理論駆動型マルチエージェントAIフレームワークであるQuantigenceを紹介する。 量子は研究目的を専門的な役割 - 暗号アナリスト、脅威モデル、標準スペシャリスト、リスク評価官 - に分解し、監督エージェントが調整する。 エージェントは"認知並列性"を使用して、リソース制約のあるハードウェア(NVIDIA RTX 2060など)上で実行中にコンテキストの純粋さを独立に維持する。 このフレームワークは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を介して外部知識を統合し、Moscaの定理の正式な拡張であるQARS(Quantum-Adjusted Risk Score)を使用して脆弱性を優先順位付けする。 実証的な検証は、Quantigenceが手動のワークフローと比較して研究のターンアラウンドタイムと文学のカバレッジを67%削減し、高忠実な量子リスクアセスメントへのアクセスを民主化していることを示している。

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