Google DeepMindは2026年11月10日、新たなAIフレームワーク「AlphaProof Code」を使い、Signalプロトコルの実際のコードを形式検証したと発表した。形式検証とは、ソフトウェアが隠れたバグもなく、意図どおりに動作することを数学的に証明する手法だ。チームはAIエージェントを導き、コンパイル済みのSignalコードが、端末が一時的に侵害されてもメッセージを安全に保つといった重要なセキュリティ保証を満たすことを示す証明を生成・検証した。作業全体にかかったのは4週間で、通常なら専門家チームが何年もかける作業だ。
AlphaProof Codeの仕組み
AlphaProof Codeは、複数の大規模言語モデル（LLM）を使ったエージェント型システムだ。まず人間の研究者がSignalのセキュリティ目標を形式仕様に落とし込み、各段階を確認する。次に、DeepMindのモデル「Gemini Carbon」を利用するエージェント群が、数学的な定理を検証する言語Leanで証明を記述する。エージェントはLeanのコードを600万行以上生成し、コードベースのうち人間による確認が必要だと示したのは約1％にとどまった。また、以前修正された2件のバグを再び混入させた際にも正しく特定し、安全なコードとバグのあるコードを見分けられることを示した。
重要な理由
今回の検証は設計だけでなく、コンパイル済みの実装も対象としており、現実の脆弱性が潜みがちな隙間を埋める。Signalの最高技術責任者（CTO）、Ehren Kret氏は、この成果によって「コードのプライバシー保証への信頼が高まる」と述べた。専門家は、銀行、医療機器、電力網のソフトウェアなど、重要システムの高度なセキュリティ保証にAIを活用する一歩になるとみている。
なぜ重要か
日常的に利用する人にとって、この成果は、SignalとGoogle Messagesで数十億件のメッセージを守る暗号化が、実装レベルで数学的に検証され、隠れた欠陥のリスクが減ることを意味する。開発者にとっては、AIを活用した形式検証でセキュリティレビューを効率化する現実的な道筋を示す一方、より広い規模への展開やコストの詳細はまだ明らかでない。
