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IA·2 min de lecture

Chiffrement de Signal : l'IA de DeepMind en prouve une partie

Pendant quatre semaines, Google DeepMind a fait prouver mathématiquement des parties du protocole Signal par une IA. Aucune nouvelle faille n'est apparue.

A smartphone showing the Signal messaging app beside a abstract padlock graphic and lines of mathematical proof code.
Image: The Indian Express
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Le chiffrement de Signal a passé l'épreuve de l'IA. Des chercheurs de Google DeepMind ont utilisé un nouvel outil, AlphaProof Code, pour vérifier formellement plusieurs garanties clés du protocole de chiffrement de Signal. Autrement dit, ces garanties ne sont pas seulement testées, elles sont démontrées mathématiquement.

L'expérience, une preuve de concept, a duré quatre semaines. Les agents d'IA n'ont trouvé aucune nouvelle vulnérabilité dans les parties analysées. Sur d'anciennes versions de Signal, l'outil a bien relevé des failles et n'a pas pu les vérifier, mais elles étaient déjà connues et corrigées depuis longtemps.

Pourquoi le protocole Signal compte-t-il autant ?

Ce protocole est open source et sert aussi de base à WhatsApp, Facebook Messenger et Google Messages. Une preuve sur le code de Signal concerne donc énormément de conversations privées. Signal active par défaut le chiffrement de bout en bout pour les messages et les appels, ce que Telegram ne fait pas. Depuis 2023, l'application renforce aussi son protocole face aux futurs ordinateurs quantiques.

À la main, la vérification est longue : il faut décrire ce que le logiciel doit garantir, le traduire en formules, puis rédiger la preuve. Selon DeepMind, des agents d'IA peuvent raccourcir nettement ce travail. Le directeur technique de Signal, Ehren Kret, explique que les vérifications précédentes portaient sur de plus petites portions du code, et que l'approche de DeepMind permet d'aller bien plus loin.

Quelles sont les limites de cette vérification ?

Le périmètre est étroit. L'application mobile Signal dans son ensemble n'est pas couverte, et l'analyse s'appuie sur des travaux antérieurs de la Signal Foundation, l'organisation à but non lucratif derrière l'application. On ignore aussi si l'automatisation à grande échelle est possible à un coût raisonnable.

Swarat Chaudhuri, chercheur chez DeepMind, reconnaît qu'il reste « beaucoup de chemin » avant de l'appliquer à tous les logiciels. Il imagine une collaboration entre humains et IA, pas une IA qui écrit à la fois les objectifs et les preuves. DeepMind publie la spécification et la preuve pour les autres chercheurs, et Signal n'a rien payé. Un produit commercial n'est pas annoncé.

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