10 ноября 2026 года Google DeepMind объявила, что с помощью новой системы ИИ AlphaProof Code формально проверила исходный код протокола Signal. Формальная верификация — это математическое доказательство того, что программа работает именно так, как задумано, и в ней нет скрытых ошибок. Команда направляла ИИ-агентов, которые создали и проверили доказательство того, что скомпилированный код Signal обеспечивает ключевые гарантии безопасности, например защищает сообщения, даже если устройство временно скомпрометировано. Вся работа заняла четыре недели — задача, на которую у экспертных команд обычно ушли бы годы.
Что умеет AlphaProof Code
AlphaProof Code — это система на базе нескольких больших языковых моделей, работающая как агент. Сначала исследователи переводят цели Signal в области безопасности в формальные спецификации и проверяют каждый шаг. Затем группа агентов на базе модели Gemini Carbon от DeepMind записывает доказательство на языке Lean, который позволяет проверять математические теоремы. Агенты создали более шести миллионов строк кода на Lean, а специалистам для проверки отметили лишь около одного процента кодовой базы. Система также правильно распознала две ранее исправленные ошибки, когда их внесли повторно, показав, что способна отличать безопасный код от кода с ошибками.
Почему это важно
Проверка охватывает скомпилированную реализацию, а не только проект протокола, закрывая пробел, в котором часто скрываются уязвимости реальных систем. Технический директор Signal Эрен Крет сказал, что результат повышает «уверенность в гарантиях конфиденциальности нашего кода». Эксперты считают это шагом к использованию ИИ для обеспечения высокого уровня безопасности банковских систем, медицинских устройств, программного обеспечения электросетей и других критически важных систем.
Почему это важно
Для обычных пользователей эта работа означает, что шифрование, защищающее миллиарды сообщений в Signal и Google Messages, математически проверили на уровне реализации, снизив риск скрытых уязвимостей. Для разработчиков это показывает практический способ ускорить проверки безопасности с помощью формальной верификации при участии ИИ, хотя возможности масштабирования и стоимость пока неясны.
