Historia
10 de nov de 2026
DeepMind afirma que la IA por fin ha puesto a prueba el código de Signal
DeepMind presenta el resultado como un avance para hacer práctica la garantía rigurosa del software, mientras que Signal lo considera una nueva evidencia de sus garantías de privacidad. Observadores externos ven la promesa más amplia en cambiar el trabajo de seguridad de perseguir fallos a demostrar que las protecciones se mantienen.
Google DeepMind afirma haber superado un obstáculo de larga data en ciberseguridad: utilizar verificación formal asistida por IA para probar el código compilado real detrás del cifrado de Signal, en lugar de limitarse al diseño del protocolo.
El trabajo es importante porque los sistemas criptográficos pueden ser sólidos sobre el papel mientras se introducen errores durante la creación y compilación del software. DeepMind afirmó que su marco AlphaProof Code combinó a expertos humanos —que definieron y revisaron las especificaciones de seguridad— con agentes impulsados por Gemini Carbon, que generaron más de seis millones de líneas de código de pruebas en Lean. Luego, el sistema señaló aproximadamente el 1% de la base de código para un escrutinio humano adicional.1
La empresa afirma que el esfuerzo de cuatro semanas estableció propiedades clave, incluida la protección de los mensajes antes y después de que un dispositivo se vea comprometido temporalmente. Para probar si el marco podía distinguir software seguro de software defectuoso, los investigadores restauraron dos errores previamente corregidos en una versión aislada de Signal; en ambos casos, produjo pruebas verificadas por máquina de que el código alterado era inseguro.1
El resultado se presentó públicamente como el primero de su tipo. En un anuncio republicado, el director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis, destacó la afirmación de su equipo de que había demostrado propiedades clave de seguridad del código máquina que sustenta Signal, calificándolo como la primera verificación formal de código de producción real para un protocolo ampliamente implementado.
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El director de tecnología de Signal, Ehren Kret, presentó el avance menos como un sustituto del juicio humano que como una importante ampliación de lo que puede abarcar la verificación. «Usar agentes de IA para traducir código activo en teoremas Lean válidos es un avance importante», afirmó, sosteniendo que el proceso brinda a Signal mayor confianza en sus promesas de privacidad a medida que crecen las amenazas impulsadas por IA.1
Axios informó que el científico investigador de DeepMind Swarat Chaudhuri describió la ambición más amplia como alcanzar «este mundo de software imposible de hackear», aunque el sistema actual sigue siendo un proyecto de investigación, no una herramienta comercial de ciberseguridad.3 DeepMind planea publicar como código abierto sus artefactos de verificación y explorar vínculos con herramientas como CodeMender y Project Zero, un primer paso hacia la incorporación de garantías matemáticas al desarrollo cotidiano de software.1