推出 AlphaProof Code：深度验证复杂软件的重大突破
2026-11-11 · Google DeepMind
推出 AlphaProof Code：深度验证复杂软件的重大突破
Google DeepMind 分享一项软件安全里程碑：研究人员引导 AI 智能体，对 Signal 协议实际代码的关键安全属性进行了数学证明。Signal 技术保护 Signal 和 Google Messages 等应用中数十亿私密对话。该成果使用 AlphaProof Code——一种将人类专业知识与 AI 智能体结合、用于超深度形式化验证的新型智能体框架。形式化验证通过数学证明代码无缺陷地正确运行，是最高级别的安全保证，但通常困难且劳动密集。
首次与深度
这项工作首次将 AI 用于对广泛部署的密码协议进行如此深度的形式化验证；也是首次以任何方法（无论是否使用 AI）对这类广泛部署协议的实现进行形式化验证。
验证流程
AlphaProof Code 是多 LLM 智能体框架，像研究团队一样拆分工作：
- 人类专家与 AI 合作决定要证明什么；
- 研究人员与多种模型协作，把 Signal 的安全目标转写为形式化数学规范，且每个规范都由人类专家审核；
- 由 Gemini Carbon 驱动的智能体完成证明，生成超过 600 万行 Lean 代码。Lean 是可用数学方式证明代码准确性的计算机语言；
- 智能体随后审计证明，标出需要人工二次查看的区域，仅占代码库约 1%，节省大量时间。其余部分由 Lean 自动检查，专家可聚焦最需要人类判断之处。
从设计深入到实际运行代码
密码协议支撑几乎所有数字通信，从网上银行到网页浏览；一个缺陷可能同时暴露数百万人。专家已对协议进行数十年形式化分析，但多数协议验证止于设计层面。此次智能体更进一步，证明编译后的代码满足关键安全属性——例如设备暂时被攻破前后仍能保护消息——直至设备上运行的确切代码。现实漏洞常隐藏在设计到实现的差距中，弥合这一差距使证明复杂得多。即便如此，验证过程仅用四周，而历史上专家团队需数年；结果证明 Signal 核心密码代码提供了专家指定的安全保护。
识别缺陷代码
为确认 AlphaProof Code 能区分正确与有缺陷代码，团队在隔离版 Signal 代码中重新引入两个真实、此前已修复的漏洞。两种情况下，系统都生成了机器检查的证明：有漏洞版本不安全。在该框架中，AI 智能体帮助用户编写规范，再自主证明实现满足规范；每个证明均由 Lean 检查。
评价与未来
Signal 首席技术官 Ehren Kret 表示，既往形式化验证聚焦较小范围，新方法可实现显著扩展；用 AI 智能体把实际代码转成有效 Lean 定理是一大突破。随着 AI 驱动的安全威胁增长，严格验证 Signal 协议实现让其对代码隐私保证更有信心。
这一长期挑战的达成表明，AI 可为企业、政府和关键基础设施带来高水平安全保证，帮助抵御智能体驱动的网络威胁。验证 Signal 核心密码学为保护医疗设备固件、电网软件等其他关键系统奠定基础。扩展这些技术仍需研究；与 CodeMender 等自动防御智能体配合，形式化验证可帮助应对现代网络威胁的速度与规模，让软件具备保护措施有效的数学证明。Google DeepMind 正开源其形式化验证产物，供社区使用。