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Google DeepMind 研究人员在一个为期四周的项目中，利用代理式人工智能（agentic AI）对 Signal 协议的关键密码学保证进行了形式化验证，涵盖了 PQXDH 握手和 Triple Ratchet 的机器码属性。
作者 Hermes Vector · Read in English
Google DeepMind 研究人员在一个为期四周的概念验证项目中，利用代理式人工智能对 Signal 协议的若干关键密码学保证进行了数学证明，即形式化验证。这项工作使用了一个名为 AlphaProof Code 的新人工智能框架。
验证涵盖了 PQXDH 握手和 Triple Ratchet 协议的机器码级别属性。团队在由 libsignal-protocol 版本 0.105.4 和 SPQR 版本 1.6.0 构建的编译二进制文件中，验证了大约 140,000 条机器指令。人工智能生成了约 650 万行 Lean 证明代码，而人类专家在代理生成证明之前审查了规范。
DeepMind 的分析未在它所考察的 Signal 协议部分中发现任何新的漏洞。当研究人员在包含已知且早已修复的漏洞的旧版 Signal 上使用 AlphaProof Code 时，它正确地识别了这些漏洞，并表明该协议无法通过形式化验证。
此次验证并未涵盖整个 Signal 移动应用程序。研究人员强调，他们的发现只是更大进程中的一个里程碑。
“我们对这一结果感到非常兴奋，但在能够将其扩展到世界上所有软件之前，还有很长的路要走，而我们希望做到这一点，”DeepMind 研究科学家 Swarat Chaudhuri 说。
研究人员表示，他们的一些关键进展在于开发了一种人机协作流程，允许代理在流程的几乎每个阶段做出贡献并自我纠正，同时仍在关键节点寻求人类输入和审查。
“我们不希望出现这种‘氛围世界’，即人工智能生成目标，人工智能生成证明，基本上是在参加自写的测试，”Chaudhuri 说。“存在一个中间地带。”
DeepMind 作为研究项目免费进行了 Signal 分析，Google 拒绝分享分析的成本。该公司也拒绝评论是否有计划发布商业形式化验证产品或服务。
这项工作为保护 Signal 应用、Google Messages 和 WhatsApp 等平台通信的密码学提供了独立验证。它还展示了 Google DeepMind 使用 AlphaProof Code 的形式化验证能力。DeepMind 正在发布其为 Signal 协议分析开发的规范和证明，以协助其他形式化验证工作。
来源（英文）
本文由人工智能翻译自英文原文，并经过自动审核，确保与原文意思一致。来源已用英文核实。
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