O Google DeepMind afirma ter superado um obstáculo de longa data na cibersegurança: usar verificação formal assistida por IA para testar o código compilado real por trás da criptografia do Signal, em vez de apenas o design do protocolo.

O trabalho é importante porque sistemas criptográficos podem ser sólidos no papel, enquanto erros podem surgir à medida que o software é desenvolvido e compilado. A DeepMind disse que seu framework AlphaProof Code reuniu especialistas humanos — que definiram e revisaram as especificações de segurança — com agentes impulsionados pelo Gemini Carbon, que geraram mais de seis milhões de linhas de código de prova em Lean. O sistema então sinalizou cerca de 1% da base de código para escrutínio humano adicional.¹

A empresa afirma que o esforço de quatro semanas estabeleceu propriedades essenciais, incluindo a proteção de mensagens antes e depois de um dispositivo ser temporariamente comprometido. Para testar se o framework conseguia distinguir software seguro de software com falhas, os pesquisadores restauraram dois bugs anteriormente corrigidos em uma versão isolada do Signal; nos dois casos, ele produziu provas verificadas por máquina de que o código alterado era inseguro.¹

O resultado foi apresentado publicamente como uma estreia. Em um anúncio republicado, o diretor-executivo da DeepMind, Demis Hassabis, destacou a alegação de sua equipe de que havia comprovado propriedades-chave de segurança do código de máquina que sustenta o Signal, chamando isso de a primeira verificação formal de código de produção real para um protocolo amplamente utilizado.Demis Hassabis (demishassabis)²

O diretor de tecnologia do Signal, Ehren Kret, apresentou o desenvolvimento menos como uma substituição do julgamento humano do que como uma grande ampliação do que a verificação pode abranger. “Usar agentes de IA para traduzir código ativo em teoremas Lean válidos é um grande avanço”, disse ele, argumentando que o processo dá ao Signal maior confiança em suas promessas de privacidade à medida que ameaças impulsionadas por IA crescem.¹

A Axios informou que o cientista de pesquisa da DeepMind Swarat Chaudhuri descreveu a ambição mais ampla como alcançar “este mundo de software impossível de hackear”, embora o sistema atual ainda seja um projeto de pesquisa, e não uma ferramenta comercial de cibersegurança.³ A DeepMind planeja disponibilizar publicamente seus artefatos de verificação e explorar conexões com ferramentas como CodeMender e Project Zero — um primeiro passo rumo a levar garantias matemáticas ao desenvolvimento cotidiano de software.¹