Post-quantum cryptography (PQC) standards establish algorithms for quantum-safe systems, but empirical evidence about how software projects implement and maintain PQC support remains limited. We investigate this implementation and maintenance work by mining 114,361 commits and 5,713 issues across 179 open-source repositories. We use human annotation and validated LLM classification to identify PQC algorithms in commits, classify their adoption status and deployment mode, and identify technical challenges in issue discussions. The commit classification for PQC algorithms reveals that 90% of commits concern maintenance of existing support. From the issue discussions, we construct an 11-category taxonomy of recurring technical challenges. Build, packaging, and dependency failures, along with functional defects, account for approximately half of categorized issues. To examine how PQC support evolves, we use time-series analysis and first implementations of individual algorithms within repositories around NIST standardization milestones. After the 2024 finalization, standardized algorithm names appeared in more than 80% of the PQC development changes analyzed, although earlier names such as Kyber continued to appear. Development activity increased over the observation period. Our milestone analysis, however, did not find a significant increase in first implementations. Migration plans should therefore account for sustained maintenance, prioritize build reliability and integration testing, and track both standardized and predecessor algorithm names. We make the dataset, taxonomy, annotations, and analysis pipeline publicly available.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

最新,DeepSeek-R1论文登上Nature封面,附83页补充材料
专知会员服务
27+阅读 · 2025年9月18日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
10+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
13+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
15+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
最新,DeepSeek-R1论文登上Nature封面,附83页补充材料
专知会员服务
27+阅读 · 2025年9月18日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员