谷歌 DeepMind 在 2026 年 11 月 10 日发布 AlphaProof Code 研究成果，依靠 Gemini 4 Carbon 驱动的多 AI 智能体，完成了 Signal 协议 libsignal 参考实现的机器码层级形式化验证，用数学方式证明协议核心安全属性成立，整个验证周期仅 4 周，原本这类工作靠人工专家团队往往需要数年时间。传统安全测试只能尽可能去找漏洞，没法从数学层面证明所有场景下都安全，而形式化验证就是把安全需求写成严谨数学规范，证明代码完全符合规范；过去形式化验证门槛极高、成本巨大，很难用到大规模商用加密软件上，这次 AlphaProof Code 把 AI Agent 引入证明流程，AI 自动生成 Lean 证明脚本，最后由 Lean 内核校验，只需要少量人工审核。整套流程先梳理 Signal 安全目标，写成 Lean 规范并由专家审核，再由 AI 智能体批量生成证明代码，最后校验确认协议的 PQXDH 后量子握手、三重棘轮机制满足前向保密、身份认证、妥协后安全等核心特性，研究团队已经把规范和证明代码开源，方便密码和安全社区继续研究，同时也要留意，本次验证只覆盖协议核心密码模块，不是 Signal 整个 App 全部代码。
一、本次验证基础信息表
| 项目 | 详情 | 备注 |
|---|---|---|
| 项目名称 | AlphaProof Code | DeepMind 推出的多智能体形式化验证框架 |
| 底层模型 | Gemini 4 Carbon | 驱动 AI 证明 Agent |
| 验证对象 | libsignal（Signal 协议参考实现） | 验证到 AArch64 机器码层级 |
| 产出证明代码 | 约 650 万行 Lean 证明代码 | 基于 2.6 万行可信规范与机器码语义 |
| 耗时 | 4 周 | 人工方案预估数年 |
| 覆盖安全机制 | PQXDH 后量子握手、Triple Ratchet 三重棘轮 | 验证前向保密、握手保密、认证、妥协后安全 |
| 开源地址 | google-deepmind.github.io/code-verification | 规范、证明脚本对外开源 |
二、AlphaProof Code 整套验证流程
- 规范编写：人和 AI 协作，把 Signal 的安全需求翻译成 Lean 形式化规范，安全专家审核规范是否准确。
- 机器码语义搭建：建立 AArch64 指令集的形式语义，让验证可以直接作用于编译后的机器码，不只是源代码。
- AI 自动证明：多个独立证明 Agent 自动构造 Lean 证明，尝试证明机器码满足前面的安全规范。
- 内核校验：所有 AI 产出的证明，统一交给 Lean 可信内核自动检查，只有校验通过才算有效证明。
- 人工复核：标记存疑部分，本次仅约 1% 内容需要人工深度审查。
三、Signal 协议的应用范围
- Signal 原生聊天软件，核心加密底层就是 libsignal
- WhatsApp、Google Messages 等多款通讯产品采用该协议
- 主打端到端加密，是全球隐私通讯领域广泛使用的密码协议
四、成果价值与局限
✅ 价值
- 首次对大规模商用加密协议，直接做到机器码层级的形式化安全证明，缩小协议理论设计和实际运行代码之间的差距。
- 证明 AI 可以大幅压低形式化验证成本，未来有机会给更多密码库、安全组件做数学层面安全证明。
- 开源全套证明材料，给密码学、形式化验证社区提供可复用的研究基础。
⚠️ 局限
- 只验证核心握手与棘轮模块，没有覆盖 Signal 完整 App、群组消息、密钥生成、侧信道攻击防护。
- 目前计算资源消耗巨大，暂时很难快速批量迁移到其他大量加密软件。
- 不代表 Signal 绝对没有任何安全风险，只是证明了指定安全属性在验证模型内成立。
【相关 FAQ】
问题 1：谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证，用的是什么验证框架？
回答 1：谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证，使用的验证框架叫做 AlphaProof Code，由 Gemini 4 Carbon 驱动多 AI 智能体协同完成证明工作。
问题 2：谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证，这次验证覆盖了哪些安全机制？
回答 2：谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证，本次验证覆盖 PQXDH 后量子握手、Triple Ratchet 三重棘轮，验证前向保密、身份认证、握手保密、妥协后安全这些安全属性。
问题 3：谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证，形式化验证和普通漏洞扫描测试有什么区别？
回答 3：谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证，普通测试只能尽力寻找漏洞，形式化验证是用数学方法证明代码在模型内满足安全承诺，证明没有这类安全缺陷，门槛和难度更高。
问题 4：谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证，是不是 Signal 整个 APP 全部都被验证安全了？
回答 4：谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证，本次只验证 libsignal 底层密码核心模块，不包含 Signal 完整应用、群组消息、侧信道防护等内容，不等于整个 App 全部通过验证。
【参考资料】
[2026-11-11]（650 万行数学证明，4 周交卷，Gemini 4 Carbon 啃下加密协议验证硬骨头）36 氪
[2026-11-10]（AlphaProof Code: Verifying Signal’s Security at the Machine-Code Level）Google DeepMind 官网
[2026-11-10]（谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证，数学证明其端到端加密可靠性）IT 之家
[2026-11-10]（DeepMind AI formally verifies parts of the Signal protocol）Resultsense
【免责声明】
以上内容整理自 DeepMind 官方论文、博客及科技媒体报道，谷歌 DeepMind 用 AI 完成 Signal 协议形式化验证仅针对指定模型下的核心密码属性，不代表不存在侧信道、上层业务逻辑等其他风险；AlphaProof Code 属于前沿研究项目，尚未成熟商用；相关安全结论、验证范围以 DeepMind 官方论文和开源文档为准，本文仅作为技术科普，不构成安全评估、产品选型建议。