AI12 lis 2026, 07:08 UTC·1 min czytania

Szyfrowanie Signal sprawdzone przez AlphaProof Code z DeepMind

Google DeepMind przez cztery tygodnie kazało sztucznej inteligencji matematycznie dowodzić poprawności protokołu Signal. W sprawdzonym kodzie nie znalazła nowych luk.

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

Signal uchodzi za jeden z najbezpieczniejszych komunikatorów świata, więc Google DeepMind postanowiło to sprawdzić matematycznie. Badacze użyli AI o nazwie AlphaProof Code, by formalnie zweryfikować fragmenty szyfrowania Signal. Nowych podatności nie znaleziono.

Eksperyment trwał cztery tygodnie i był projektem badawczym, za który Signal nie zapłacił. Narzędzie agentowe (czyli AI, które samo planuje i wykonuje kolejne kroki) przeszukiwało protokół szyfrowania pod kątem błędów i potwierdziło kluczowe gwarancje kryptograficzne. Gdy AlphaProof Code przeanalizowało starsze wersje Signala, wskazało wady i pokazało, że takiej wersji nie da się formalnie zweryfikować. Były to jednak błędy znane i dawno załatane.

Co to znaczy dla WhatsAppa i Messengera?

Protokół Signal jest otwartoźródłowy i stanowi podstawę zabezpieczeń także w WhatsAppie, Facebook Messengerze i Google Messages. Wynik dotyczy więc ochrony wiadomości ogromnej liczby ludzi. Ehren Kret, dyrektor techniczny Signala, przekazał, że wcześniejsze weryfikacje obejmowały mniejsze części kodu, a podejście DeepMind pozwala je znacznie rozszerzyć. Dzięki temu rośnie zaufanie do prywatności zapewnianej przez kod.

Ręczna weryfikacja jest żmudna: trzeba opisać cechy oprogramowania, zamienić opis na formuły i dopiero potem zbudować dowód. Pushmeet Kohli z DeepMind podkreślił, że banki i inne firmy mogłyby w ten sposób mówić: „możemy udowodnić te właściwości”.

Jakie są ograniczenia analizy?

Analiza była wąska i nie obejmuje całej aplikacji mobilnej Signal. Opierała się też na wcześniejszych pracach nad formalną weryfikacją, które wykonała Signal Foundation, organizacja non profit stojąca za komunikatorem. Otwarte pozostaje pytanie, czy da się to automatyzować na dużą skalę i w rozsądnej cenie.

Swarat Chaudhuri z DeepMind przyznał, że do zastosowania tego podejścia we wszystkich programach świata jest jeszcze daleko. Jego zdaniem przyszłość to współpraca człowieka i AI, a nie świat, w którym AI samo tworzy cele i dowody. DeepMind opublikuje specyfikację i dowód z analizy Signala, by pomóc innym badaczom. Nie wiadomo, czy firma planuje komercyjną usługę weryfikacji formalnej.