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该论文研究将量子随机性整合至基于Ed25519椭圆曲线的可验证随机函数（VRF）中，以增强密码学安全性。通过用量子熵源替代传统伪随机数生成器，研究人员评估了其对密钥安全性及性能指标（包括执行时间和资源使用率）的影响。该工作采用改良的VRF架构进行模拟，其初始化密钥源自量子随机数发生器（QRNG）。结果表明：虽然QRNG可提升VRF的不可预测性与可验证性，但该方案会带来时间开销与计算负载的挑战。该研究为API驱动的密码系统中量子随机性应用的权衡问题提供了重要见解，并为设计更安全高效的协议指明可能路径。与性能稳定的Go语言VRF方案（密钥生成时间低于200微秒、验证时间小于2000微秒、CPU占用率不足10%）相比，基于QRNG的系统表现出更高的资源需求（密钥生成时间50-400+微秒，验证时间500-3500微秒）及CPU占用率（17%-30%），凸显了计算效率与资源消耗之间的取舍关系。