Google DeepMind presenta AlphaProof Code y verifica el núcleo criptográfico de Signal en cuatro semanas
El nuevo sistema de IA de Google DeepMind, AlphaProof Code, demostró matemáticamente la seguridad del software de cifrado de Signal en solo cuatro semanas, reduciendo un proceso que habitualmente lleva años.
Google DeepMind ha presentado AlphaProof Code, un sistema de inteligencia artificial diseñado para verificar matemáticamente que el software cumpla estrictamente con sus especificaciones de seguridad y sin errores.
En una importante demostración de sus capacidades, los investigadores utilizaron la tecnología para verificar el protocolo de cifrado de la aplicación de mensajería segura Signal. AlphaProof Code completó la verificación formal del código criptográfico principal de Signal en cuatro semanas, un proceso que normalmente requiere años de esfuerzo humano.
Verificación de código del mundo real a gran escala
Según los investigadores de DeepMind Pushmeet Kohli y Swarat Chaudhuri, los esfuerzos anteriores de verificación formal solían quedarse en diseños teóricos. AlphaProof Code fue un paso más allá al verificar el código criptográfico real que se ejecuta directamente en los dispositivos de los usuarios.
El sistema se basa en agentes de IA desarrollados sobre la base de Gemini Carbon de Google. Después de que expertos humanos definieran los requisitos formales de seguridad, los agentes de IA ayudaron a crear las especificaciones y generaron más de seis millones de líneas de demostración formal en el lenguaje de prueba Lean para probar de forma independiente que el software cumplía con esas condiciones.
Durante el proceso, la IA señaló aproximadamente el uno por ciento del código base para revisión humana. Para evaluar su fiabilidad, los investigadores introdujeron deliberadamente dos errores en el código base a modo de prueba, y AlphaProof Code detectó ambos de inmediato.
Expansión a infraestructuras críticas
La verificación exitosa del protocolo de Signal destaca el papel creciente de la IA en la protección de sistemas digitales sensibles. El director de tecnología de Signal, Ehren Kret, señaló que este enfoque de verificación ayuda a fortalecer la confianza en la privacidad de los datos a medida que evoluciona el panorama de amenazas.
De cara al futuro, Google DeepMind planea expandir la metodología de verificación formal más allá de las aplicaciones de mensajería hacia infraestructuras críticas del mundo real, como dispositivos médicos y redes eléctricas, utilizando sistemas como CodeMender.
