Forscher*innen von Google DeepMind haben mithilfe von KI-Agenten wichtige Sicherheitseigenschaften des Codes hinter dem Signal-Protokoll mathematisch überprüft. Das Protokoll schützt Milliarden privater Unterhaltungen in Apps wie Signal, WhatsApp und Google Messages.
Die Forscher*innen setzten AlphaProof Code ein, ein agentenbasiertes Framework mit mehreren großen Sprachmodellen (LLMs), das die Aufgaben der formalen Verifikation ähnlich wie ein Forschungsteam aufteilt: Menschliche Expert*innen arbeiten dabei mit KI zusammen, um zu entscheiden, was bewiesen werden muss, während eine Gruppe von KI-Agenten daran arbeitet, die entsprechenden Beweise zu erbringen.
In nur vier Wochen erstellten und überprüften die KI-Agenten Millionen Zeilen mathematischer Beweise. Damit konnten sie nachweisen, dass wichtige Sicherheitseigenschaften des Signal-Protokolls erfüllt sind.
Um zu testen, wie zuverlässig AlphaProof Code Sicherheitslücken erkennt, bauten die Forscher*innen zwei bereits behobene Fehler gezielt wieder in eine isolierte Version des Signal-Codes ein. AlphaProof Code erkannte beide Schwachstellen und erstellte maschinell überprüfte Beweise dafür, dass der veränderte Code nicht sicher war.
Chief Technology Officer (CTO) von Signal kommentierte die Forschungsergebnisse:
„Während sich die formale Verifikation bisher auf kleinere Teile des Codes beschränkte, ermöglicht der Ansatz von Google DeepMind eine deutlich umfassendere Überprüfung. KI-Agenten einzusetzen, um produktiv genutzten Code in gültige Lean-Theoreme zu übersetzen, ist ein bedeutender Durchbruch. Angesichts zunehmender KI-gestützter Sicherheitsbedrohungen gibt uns die gründliche Überprüfung der Implementierung des Signal-Protokolls noch mehr Vertrauen in die Datenschutzgarantien unseres Codes.“
Das Signal-Protokoll wurde bereits umfassend von Sicherheitsexpert*innen geprüft. AlphaProof Code liefert nun eine zusätzliche Bestätigung seiner Sicherheit. Das ist ein wichtiger Schritt, um sichere Kommunikation noch zuverlässiger zu machen, und zeigt, wie KI dazu beitragen kann, die Sicherheit kritischer Software weiter zu stärken.
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