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研究前沿

四周写完六百万行证明:AI 把 Signal 的加密代码验到机器码

谷歌 DeepMind 11 月 10 日公布 AlphaProof Code:由人工审核规格、Gemini Carbon 驱动的智能体写证明、Lean 内核机器检查。首个对象是 libsignal 参考实现,团队把 libsignal-protocol 0.105.4 与抗量子扩展 SPQR 1.6.0 编译成约 560 KB、约 14 万条指令的 AArch64 二进制,四周产出约 650 万行 Lean 证明,只有约 1% 代码需人工复核。把两个历史漏洞重新植入后,框架均生成反例证明。

来源:Google DeepMind 研究博客原标题:Introducing AlphaProof Code查看原文
深蓝实验室空间中由多层发光薄板堆叠成的阶梯塔,红色数据流贯穿塔身,周围环绕金色节点证明网络

图片来源:北京拓实科技原创(AI 生成封面)

发生了什么

谷歌 DeepMind 11 月 10 日公开 AlphaProof Code,一套由多个智能体协作、把形式化证明写进 Lean 的验证框架。首个应用对象不是示例工程,而是 Signal 协议的参考实现 libsignal:团队用 libsignal-protocol 0.105.4 与抗量子扩展 SPQR 1.6.0,配自研测试程序,经 rustc 1.98.1 编译出面向 Linux AArch64 的静态二进制,约 560 KB、约 14 万条指令,验证直接落在这份机器码上。

分工是「人定规格、机器写证明、内核做检查」。研究人员先把 Signal 的安全目标翻译成 Lean 可理解的数学规格并逐条人工审核,再由 Gemini Carbon 驱动的智能体自动构造证明;整个周期四周,产出约 650 万行 Lean 证明,建立在大约 2.6 万行形式化规格与机器码语义之上。智能体还会主动标出需要人工再看的部分,约 1% 的代码库进入复核。

为什么值得看

  • 验证层级:不是只证协议设计,而是证编译后真正跑在设备上的机器码,把「设计安全、实现有洞」这段缝隙纳了进来。
  • 反例能力:团队把两个历史上真实存在、后来已修复的漏洞重新植入隔离副本,框架都生成了机器可检查的反例证明,认定该版本不满足原有安全要求。
  • 覆盖面:限于一对一通信中 PQXDH 的会话建立与 Triple Ratchet 的收发行为,涉及前向保密、妥协后安全等若干项明确列出的属性。
  • 可复现:DeepMind 表示把规格与证明工件对外开源,供社区检查与复用。

边界在哪

三条限制必须写清。第一,证明只说明代码满足已经写出来的规格,规格之外的安全需求不在覆盖范围;那 2.6 万行可信规格与处理器语义本身仍要专家评估,它们是整套论证的地基,地基错了,结论再严密也没有意义。第二,验证对象是单个 Linux 二进制加一组明确的密码学假设与运行环境前提,不等于 Signal 应用整体安全。第三,目前没有独立第三方审计;「首次对广泛部署的密码协议实现做到这一深度」属于企业口径,且官方博客写的「六百万行以上」与媒体转述的三百万行存在差异,尚无法从公开材料对齐。

对工程团队的意义

形式化验证过去是成本最高的一档保障手段,重要系统常需专家团队数年。这条路径可复制的部分,是把规格定义、证明搜索、机器检查三段拆开:人只保留最容易出错也最需要判断的规格与复核,Agent 承担人力最密集的中间段。短期它不会替掉测试与代码审计,但对密码、支付、车控这类容错空间极小的模块,多了一种可机器复查、可交付给审计方的证据形式。

编辑说明

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AlphaProof Code 四周产出 650 万行 Lean 证明,验到 Signal 机器码|北京拓实科技