IA12 nov 2026, 7:08 UTC·2 min de lectura

Cifrado de Signal: la IA de DeepMind demuestra parte del protocolo

Google DeepMind dedicó cuatro semanas a demostrar con IA, de forma matemática, partes del protocolo de Signal. No encontró nuevas vulnerabilidades.

A smartphone showing the Signal messaging app beside a abstract padlock graphic and lines of mathematical proof code. — Imagen: The Indian Express

El cifrado de Signal ha superado una prueba con inteligencia artificial. Investigadores de Google DeepMind usaron un nuevo marco llamado AlphaProof Code para verificar formalmente varias garantías clave del protocolo de cifrado de Signal. Es decir, no solo se probaron, se demostraron con matemáticas.

El proyecto fue una prueba de concepto de cuatro semanas. Los agentes de IA no hallaron nuevas vulnerabilidades en las partes del protocolo que analizaron. Con versiones antiguas de Signal, la herramienta sí detectó fallos y no pudo verificarlas, pero esos problemas ya se conocían y se corrigieron hace tiempo.

¿Por qué importa el protocolo de Signal?

El protocolo es de código abierto y también sirve de base a WhatsApp, Facebook Messenger y Google Messages. Una prueba sobre el código de Signal afecta, por tanto, a muchísimas conversaciones privadas. Signal activa por defecto el cifrado de extremo a extremo en mensajes y llamadas, a diferencia de Telegram. Desde 2023 también actualiza su cifrado para resistir futuros ordenadores cuánticos.

Hacerlo a mano es lento: hay que describir qué debe garantizar el software, convertirlo en fórmulas y después escribir la demostración. Según DeepMind, los agentes de IA pueden recortar mucho ese plazo. Ehren Kret, director de tecnología de Signal, dice que la verificación anterior cubría porciones más pequeñas del código y que el método de DeepMind permite ir mucho más lejos.

¿Qué límites tiene esta verificación?

El alcance fue estrecho. No cubre toda la aplicación móvil de Signal y se apoya en trabajos previos de verificación de la Signal Foundation, la organización sin ánimo de lucro detrás de la app. Tampoco se sabe si automatizarlo a gran escala es posible a un coste razonable.

Swarat Chaudhuri, investigador de DeepMind, admite que queda "mucho camino" para aplicarlo a todo el software. Prevé una colaboración entre humanos e IA, no una IA que escriba objetivos y pruebas a la vez. DeepMind publicará la especificación y la prueba para otros investigadores, y Signal no pagó nada. No está claro si habrá un producto comercial.