Google DeepMind anunció el 10 de noviembre de 2026 que utilizó su nuevo marco de IA, AlphaProof Code, para verificar formalmente el código real del protocolo Signal. La verificación formal consiste en demostrar matemáticamente que un software se comporta exactamente como se espera, sin errores ocultos. El equipo guio a agentes de IA para que generaran y comprobaran una demostración de que el código compilado de Signal cumple garantías de seguridad clave, como mantener los mensajes protegidos incluso si un dispositivo se ve comprometido temporalmente. Todo el trabajo llevó cuatro semanas, una tarea que normalmente exigiría años de trabajo a equipos de especialistas.
Qué hace AlphaProof Code
AlphaProof Code es un sistema multiagente basado en varios LLM (modelos de lenguaje grandes). Primero, investigadores traducen los objetivos de seguridad de Signal en especificaciones formales y revisan cada paso. Luego, un grupo de agentes, impulsados por el modelo Gemini Carbon de DeepMind, escribe la demostración en Lean, un lenguaje que verifica teoremas matemáticos. Los agentes generaron más de seis millones de líneas de código Lean y señalaron para revisión humana solo alrededor del uno por ciento del código. Además, el sistema identificó correctamente dos errores que ya se habían corregido cuando volvieron a introducirse, lo que demuestra que puede distinguir el código seguro del que tiene errores.
Por qué importa
La verificación abarca la implementación compilada, no solo el diseño, y cierra una brecha en la que se esconden muchas vulnerabilidades del mundo real. Ehren Kret, director de tecnología de Signal, dijo que el resultado aporta “más confianza en las garantías de privacidad de nuestro código”. Los expertos consideran que esto supone un paso hacia el uso de la IA para ofrecer garantías de seguridad de primer nivel en bancos, dispositivos médicos, software para redes eléctricas y otros sistemas críticos.
Por qué importa
Para los usuarios cotidianos, el trabajo significa que el cifrado que protege miles de millones de mensajes en Signal y Google Messages se ha comprobado matemáticamente en el nivel de implementación, lo que reduce el riesgo de fallos ocultos. Para los desarrolladores, muestra una vía práctica para acelerar las revisiones de seguridad con verificación formal asistida por IA, aunque todavía no están claros los detalles sobre su aplicación a mayor escala y sus costos.
