Osegi
Güvenlik·1 dk okuma

Google DeepMind'ın AlphaProof Code'u Signal güvenliğini doğruladı

Google DeepMind, AlphaProof Code ile Signal'in kuantum sonrası PQXDH el sıkışmasını ve Triple Ratchet'ı biçimsel olarak doğruladığını, protokol garantilerini gerçek koda bağladığını söylüyor.

Abstract illustration of a padlock and lines of code representing formal verification of Signal's encrypted messaging protocol.
Görsel: theregister
SUMODialoediviewergiftdetect

Google DeepMind araştırmacıları, Signal'in mesajlaşma güvenliğinin biçimsel doğrulamasını tamamladı. Ekibe göre bu, yapay zekânın protokol düzeyindeki güvenlik garantilerini yaygın kullanılan bir kriptografik uygulamaya bağlayan bir kanıtın geliştirilmesine yardım ettiği ilk örnek.

Çalışmada, biçimsel yazılım belirtimi ve doğrulaması için çok ajanlı bir çerçeve olan AlphaProof Code kullanıldı. İnsan rehberliğindeki bir ajan Lean dilinde belirtim yazıyor, makine kodunun anlamını değerlendiriyor ve Lean çekirdeğinin belirtime karşı denetlediği bir kanıt üretiyor. Sistem, Signal'in kuantum sonrası PQXDH el sıkışmasını ve Triple Ratchet'ı doğruladı; böylece libsignal tasarımının ileriye dönük gizlilik, kimlik doğrulama, ele geçirme sonrası güvenlik ve el sıkışma gizliliği özellikleri onaylandı.

Neyin kanıtlanacağını insanlar belirledi

Ekip, çeşitli modellerle Signal'in güvenlik hedeflerini insanların incelediği matematiksel bir belirtime dönüştürdü. Ardından Gemini Carbon ajanları libsignal uygulamasının doğruluğunu kanıtlayan Lean kodunu üretti. Ortaya çıkan 6,5 milyon satırlık koda bir denetim turu uygulandı ve insan incelemesi gereken kısımlar işaretlendi.

Sonuç kuramsal: kusursuz kriptografi varsayıyor ve baytların hesaplamaya dayalı gizliliğini garanti etmiyor. Yine de doğruluk açısından anlamlı bir iddia. Çalışma, Beneficial AI Foundation'ın nisan ayında Signal protokolünü ve uygulamasını Lean ile biçimsel olarak doğrulama çağrısına doğru atılmış bir adım.

DeepMind araştırmacısı ve Texas Üniversitesi Austin profesörü Swarat Chaudhuri, sistemin temelde insan-yapay zekâ iş birliği için tasarlandığını söyledi. Ona göre doğrulamayı ölçeklemek artık mümkün; asıl soru neyin doğrulanacağı.

Maliyet ve sonraki adım

Biçimsel doğrulama eskiden çok büyük emek istiyordu: seL4 mikroçekirdeği 20 kişi-yıl, CompCert C derleyicisi altı yıl aldı. Signal çalışması ise beş kişilik ekipten dört hafta ve araştırmacıların deyişiyle “hatırı sayılır miktarda token” gerektirdi.

Chaudhuri, sıradaki adımın bu teknolojiyi yalnızca kriptografik protokollerde değil, genel olarak yazılım tasarım sürecinde kullanmak olduğunu belirtiyor. Ona göre yeni sınır kanıt değil, belirtim: kodun neye karşı korunacağını tanımlamak.

Göz atmaya değer uygulamalar

SUMO: sayı bulmacası

Doğru kareleri seçin, toplayın, hedefe ulaşın. Öğrenmesi kolay, ustalaşması zor. Ücretsiz, her yaşa uygun.

Dialo: konuşarak dil öğrenin

Yapay zekâ sohbet partneriyle konuşun; her cümleniz düzeltilip kendi dilinizde açıklanarak geri gelsin. 9 dil, A1'den C2'ye.

Etiketler:google deepmindsignalalphaproof codeformal verificationpost-quantumlean

Aynı günden diğer haberler

Tümünü gör →

Daha fazla: Güvenlik

Tümünü gör →