Bezpieczeństwo12 lis 2026, 21:32 UTC·2 min czytania

Kod szyfrowania Signal sprawdzony przez AI DeepMind w cztery tygodnie

Google DeepMind twierdzi, że jego agenci AI matematycznie udowodnili, że kluczowe części kodu szyfrowania Signala działają tak, jak trzeba. Zwykle zajmuje to latami.

A padlock icon over lines of program code, symbolising the verified encryption of the Signal messaging protocol. — Zdjęcie: xataka.com

Weryfikacja kodu Signala zwykle pochłania lata pracy ekspertów. Google DeepMind mówi, że jego agenci AI zrobili to w cztery tygodnie i matematycznie wykazali, że kluczowe części protokołu szyfrowania Signala robią to, co powinny.

Protokół chroni prywatne rozmowy w Signalu i Google Messages, a także leży u podstaw szyfrowania w WhatsAppie. DeepMind nazywa wynik kamieniem milowym w bezpieczeństwie oprogramowania, ale sami badacze podkreślają, że to tylko jeden krok w dłuższym procesie.

Czym jest formalna weryfikacja kodu?

To użycie matematyki zamiast testów, by wykazać, że program zachowuje się zgodnie z założeniami. Uchodzi za najmocniejszą dostępną gwarancję bezpieczeństwa, ale jest powolna i żmudna. Większość weryfikacji protokołów kryptograficznych kończy się na etapie projektu. DeepMind twierdzi, że sprawdził rzeczywistą implementację, a tam często kryją się prawdziwe błędy. Według firmy to pierwszy raz, gdy implementację tak szeroko stosowanego protokołu zweryfikowano formalnie, z AI lub bez.

Jak to działa?

System nazywa się AlphaProof Code i łączy kilka modeli AI z ludźmi. Badacze i modele przełożyli cele bezpieczeństwa Signala na specyfikacje formalne, a eksperci sprawdzili każdą z nich. Agenci oparci na Gemini Carbon napisali dowody: ponad sześć milionów linii w Lean, języku, w którym komputer sam sprawdza poprawność dowodów. Następnie zaudytowali własną pracę i wskazali około 1% kodu, który wymagał drugiej kontroli człowieka. Dowody obejmują m.in. ochronę wiadomości przed i po chwilowym przejęciu urządzenia.

Analiza nie wykryła nowych podatności. Aby sprawdzić, czy system odróżni dobry kod od złego, zespół przywrócił dwa prawdziwe, wcześniej naprawione błędy w wyizolowanej wersji kodu Signala. W obu przypadkach system wygenerował dowód zweryfikowany maszynowo, że ta wersja jest niebezpieczna.

Projekt nie objął całej aplikacji mobilnej Signala. Wired zauważa też, że DeepMind miał przewagę dzięki wcześniejszej formalnej weryfikacji prowadzonej przez Signal Foundation. Ehren Kret, dyrektor techniczny Signala, ocenił, że tamta praca „skupiała się na mniejszych fragmentach kodu”, a podejście DeepMind „pozwala na znaczące rozszerzenie”.

Badacze nie chcą świata, w którym AI pisze zarówno cele, jak i dowody. „Nie chcemy takiego świata, w którym AI generuje cele i dowody, a w gruncie rzeczy zdaje samodzielnie napisane egzaminy”, mówił Swarat Chaudhuri z DeepMind. Dlatego ludzie sprawdzali specyfikacje i oznaczone fragmenty.

Nie wiadomo, czy to się skaluje i za jaką cenę. DeepMind wykonał analizę za darmo, jako projekt badawczy, i nie ujawnił kosztów ani planów komercyjnego produktu. Firma udostępnia otwarty kod swoich artefaktów weryfikacji i sugeruje, że podejście może objąć np. firmware urządzeń medycznych czy oprogramowanie sieci energetycznych.