+− THE DAILY DIFFdev & AI news
SHIP IT

AlphaProof Code e Signal: probas de seguridade de código máquina verificadas e suposicións de confianza

Google DeepMind informa de probas verificadas por máquina de propiedades de seguridade seleccionadas para un arnés de liña de comandos libsignal compilado.

Want to see our stories first on Google? Add us to your preferred sources — it helps us grow.

Google DeepMind informa de probas verificadas por máquina de propiedades de seguridade seleccionadas para un arnés de liña de comandos libsignal compilado. Lean verifica a proba, mentres que os humanos aproban a especificación e as súas suposicións. Un comparador separado verifica o teorema e todas as definicións dependentes co obxectivo aprobado.

Ler a edición escrita (inglés) ↗

Que abrangue este vídeo

  • Os axentes de intelixencia artificial producen probas candidatas; o kernel de Lean verifica se establecen a afirmación formal aprobada por humanos.
  • O obxectivo verificado é un arnés CLI de libsignal compilado particular, con semántica de confianza e contratos criptográficos.
  • Probar o binario compilado elimina o compilador de Rust da base de confianza para as propiedades declaradas dese binario.
  • Os investigadores informan de dúas reintroducións illadas de erros previamente solucionados que violan o seu teorema de seguridade simbólico.
  • O comparador verifica o teorema e cada definición dependente fronte a unha especificación aprobada protexida; as modificacións pasan por un proceso de revisión separado.

Preguntas e respostas

Que probou AlphaProof Code sobre a implementación de Signal?

Google DeepMind informa de probas verificadas de propiedades de seguridade seleccionadas para un arnés de liña de comandos libsignal compilado. O artigo técnico abrangue a confidencialidade e a autenticación das mensaxes, con segredo cara adiante e seguridade post-compromiso baixo modelos establecidos. O resultado mantén as condicións sobre o atacante, a sesión e as suposicións criptográficas. O seu alcance exclúe unha garantía xeral para cada aplicación ou instalación de Signal.

Ver esta parte 2:16 · Swarat Chaudhuri and colleagues / Google DeepMind and Google · Pushmeet Kohli and Swarat Chaudhuri / Google DeepMind · Google DeepMind / GitHub

Quen decide que debe establecer unha proba de seguridade xerada por intelixencia artificial?

Os revisores humanos aproban a especificación e as súas suposicións. O artigo técnico de Google DeepMind describe axentes que elaboran especificacións con orientación humana e revisores que proban se as declaracións capturan propiedades de seguridade significativas. Lean verifica a lóxica da proba resultante. Os humanos seguen sendo responsables de elixir un obxectivo forte, revisar as suposicións e xulgar os cambios propostos na especificación aprobada.

Ver esta parte 0:57 · Swarat Chaudhuri and colleagues / Google DeepMind and Google

Por que verificar o código máquina compilado en lugar de confiar no compilador de Rust?

Unha proba sobre o binario compilado establece as propiedades declaradas para ese artefacto directamente. O artigo de Google DeepMind explica que un erro do compilador que viole unha desas propiedades faría que o teorema fose falso. Polo tanto, o compilador de Rust deixa a base de confianza para esta afirmación. A proba aínda confía no modelo de instrucións, no kernel de Lean e nos contratos criptográficos especificados.

Ver esta parte 1:39 · Swarat Chaudhuri and colleagues / Google DeepMind and Google · Google DeepMind / GitHub

Como evita o comparador que un axente de proba debilite o seu obxectivo?

O comparador verifica o teorema e cada definición da que depende fronte a unha especificación aprobada protexida. O artigo de Google DeepMind di que os axentes de proba non poden escribir nesa copia reservada. O verificador tamén verifica os axiomas permitidos e reproduce a proba nun novo kernel. As modificacións propostas á especificación seguen un proceso de revisión separado, mentres que os humanos seguen sendo responsables da forza do obxectivo.

Ver esta parte 3:36 · Swarat Chaudhuri and colleagues / Google DeepMind and Google · Google DeepMind / GitHub

Cal foi o veredicto de The Daily Diff sobre o fluxo de traballo de proba verificada?

O veredicto de The Daily Diff foi SHIP IT. Niko enviaría o fluxo de traballo de proba verificada porque a afirmación aprobada permanece separada do axente que produce a resposta. Mantería o alcance e as suposicións anexas a cada resultado. O episodio informa do artefacto de proba publicado por Google sen reconstruílo de forma independente e aproba o fluxo de traballo dentro deses límites de evidencia.

Ver esta parte 4:53 · Swarat Chaudhuri and colleagues / Google DeepMind and Google · Pushmeet Kohli and Swarat Chaudhuri / Google DeepMind · Google DeepMind / GitHub

Transcrición traducida

Traducido da narración orixinal en inglés. O audio e os subtítulos dispoñibles son controlados por YouTube.

Quen verifica unha proba de seguridade da intelixencia artificial?

0:00 Unha auditoría de seguridade de intelixencia artificial aínda soa como confiar nun chatbot. O novo resultado de Signal de Google vén con probas matemáticas que un kernel separado verifica. Neste vídeo, que probou Google? E como evitan que un axente cambie os obxectivos? Aquí está a resposta útil. Os modelos escriben probas candidatas e Lean verifica as probas con respecto a unha afirmación aprobada por humanos sobre un código compilado seleccionado. Os humanos seguen sendo os propietarios da afirmación e das suposicións.

0:21 Podes verificar o resultado sen crer o discurso de vitoria do modelo. Unha verificación separada detecta o cambio silencioso da pregunta. Seguirémolo ata as definicións. É martes, dez de novembro, e este é The Daily Diff. AlphaProof Code é o marco de Google para escribir especificacións de software con orientación humana e xerar probas verificadas con axentes de intelixencia artificial. Este estudo céntrase en libsignal, a biblioteca de Rust que implementa a protocolo de mensaxería de Signal, dentro dun programa de liña de comandos particular.

0:45 Google anunciou o traballo hoxe. O seu artigo di que cinco investigadores traballaron durante catro semanas. Os axentes escribiron as probas, mentres que os humanos dedicaron a maior parte do seu esforzo ás especificacións. Os requisitos atoparon un xeito de converterse en reunións aínda máis caras. A especificación di o que o programa debe facer,

Como se converte unha afirmación nun obxectivo de proba?

0:59 o que controla un atacante e as suposicións que o argumento necesita. Os revisores preguntan se captura a seguridade que lles importa á xente. Unha resposta perfectamente verificada a unha pregunta débil deixa esa pregunta intacta. O equipo baséase en investigacións anteriores sobre o handshake de Signal e a súa ratchet de clave de mensaxe. As análises formais xa estudaron eses deseños. A afirmación de Google conecta os seus argumentos de seguridade cunha implementación compilada dunha biblioteca de produción sen modificar, onde o deseño ten que sobrevivir ao contacto con código real. O director de tecnoloxía de Signal, Ehren Kret,

1:27 describe unha expansión máis aló dos alcances máis pequenos da verificación anterior. Os detalles de implementación inclúen mensaxes fóra de orde e sesións arquivadas para mensaxes atrasadas. O software real garda os recibos que o seu elegante diagrama tirou á basura. Os investigadores compilan a biblioteca de Rust sen modificar co compilador

Por que probar o binario compilado?

1:41 estándar nun executable de Arm sixty-four Linux. Os seus teoremas describen ese binario usando un modelo de instrución formal, abarcando a brecha entre o código fonte e o código máquina optimizado. Un erro do compilador que rompa unha propiedade establecida faría que o seu teorema fose falso. Polo tanto, o compilador deixa a base de confianza para este binario. Segues confiando no modelo de instrucións e no verificador de Lean. O límite de confianza moveuse e ten un enderezo. Cerca de seis millóns e medio de liñas de proba verificada baséanse en aproximadamente vinte e seis mil

2:06 liñas de especificación e semántica de instrución de confianza. Estes son recuentos de artefactos. Tratalos como puntuacións de intelixencia é como clasificar os desenvolvedores polo tamaño da súa carpeta de módulos de nodo.

Que propiedades de seguridade sobreviviron á brecha de implementación?

2:16 Os argumentos abarcan a confidencialidade e a autenticación das mensaxes, con segredo cara adiante e seguridade post-compromiso baixo modelos establecidos. Esas dúas últimas describen os límites no dano das claves roubadas e a recuperación despois de novos intercambios. Cada garantía ten condicións sobre o atacante e a sesión. As primitivas criptográficas están detrás de contratos de confianza. A proba asume que esas rutinas se comportan como se especifica e baséase en suposicións de seguridade criptográfica. Unha proba idealiza a criptografía; a outra razoa sobre as probabilidades de éxito do atacante. Ambas teñen restricións sobre os escenarios que cobren.

2:42 Pregunta que compilación, que propiedade e que suposicións. Este resultado refírese ao arnés de liña de comandos dos investigadores. A mensaxería de grupo é un traballo futuro, e o modelo computacional exclúe o estado multi-dispositivo. Chamar a cada instalación de Signal libre de erros sae do teorema. Os investigadores reintroduciron dous erros de Signal previamente solucionados en copias illadas e compiláronos.

Pode a especificación rexeitar o código defectuoso?

3:02 As probas verificadas mostraron que eses binarios violaban o teorema de seguridade simbólico. Isto probou se a especificación podía rexeitar implementacións reais defectuosas. A túa marca de verificación verde necesita unha proba vermella. Google publica as especificacións e as probas con instrucións de verificación. O repositorio di que unha compilación limpa leva horas e unha memoria substancial. Ler o anuncio é considerablemente máis fácil no portátil. O modelo de hardware e os contratos de confianza aínda necesitan revisión. Non reconstruín o enorme artefacto para este episodio.

3:26 Estamos a informar do resultado publicado e dos seus límites. Os forasteiros teñen un camiño para inspeitalo, o que me importa máis que outra volta de vitoria da intelixencia artificial. Agora a trampa. Lean pode aceptar unha proba correcta dunha afirmación que pide case nada.

Pode unha proba correcta responder á pregunta equivocada?

3:36 As suposicións imposibles poden facer un teorema vacuous. Cambiar unha definición enterrada debaixo do teorema principal pode debilitar o obxectivo. O artigo deseña verificacións contra isto. O gardián mantén unha especificación aprobada reservada á que os axentes de proba non poden escribir. Poden propoñer correccións a través dun proceso de modificación separado. O debilitamento da seguridade escálase como un posible erro. A declaración de éxito do probador non ten autoridade aquí. Os humanos xulgan os cambios nas suposicións de confianza,

4:00 directamente ou a través da súa política, e revisan as modificacións despois de cada campaña. O xuízo experto segue sendo o responsable. O axente pode solicitar unha asignación diferente. Non pode outorgarse unha nota de aprobación. Aquí está a verificación prometida.

Que atrapa os obxectivos cambiantes?

4:13 O comparador de Lean compara o teorema e todas as definicións das que depende coa copia aprobada protexida. Tamén verifica os axiomas permitidos e reproduce a proba nun novo kernel. Polo tanto, debilitar silenciosamente unha definición auxiliar cambia o que se está comparando. Unha proba aceptada ten que establecer o obxectivo aprobado. Iso aínda deixa aos humanos a responsabilidade de elixir un obxectivo forte e suposicións honestas. Para o teu propio fluxo de traballo de intelixencia artificial, mantén os criterios de aceptación fóra dos permisos de edición do traballador e revisa os cambios propostos por separado.

4:37 O resultado de Google fai que esa separación sexa concreta. O escritor da proba fai o traballo; o límite de verificación decide se conta. Se prefires ler isto que escoitarmo, o diff chega á túa caixa de entrada todas as mañás, de balde en the daily diff dot dev, ligazón a continuación. Así que o veredicto de hoxe é SHIP IT. Eu enviaría este fluxo de traballo de proba verificada porque a afirmación aprobada permanece

Enviaría este fluxo de traballo de proba?

4:54 separada do axente que produce a resposta. Mantería o alcance e as suposicións anexas a cada resultado. Subscríbete, preme a campá e dime nos comentarios se o terías selado de xeito diferente. E ese é o diff de hoxe. Son Niko de Axrisi. Fusiona de xeito responsable. Unha auditoría de seguridade de intelixencia artificial aínda soa como confiar nun chatbot.

Fontes

  1. AlphaProof Code: Verifying Signal's Security at the Machine-Code Level — technical scope, trusted base and gatekeepingSwarat Chaudhuri and colleagues / Google DeepMind and Google
  2. Introducing AlphaProof Code — November 10 announcement and attributed Signal CTO responsePushmeet Kohli and Swarat Chaudhuri / Google DeepMind
  3. Code-verification repository — initial commit, public artifacts and checking instructionsGoogle DeepMind / GitHub
  4. The PQXDH Key Agreement Protocol — older official specification and prior-analysis contextEhren Kret and Rolfe Schmidt / Signal
  5. The Double Ratchet Algorithm — Triple Ratchet sectionTrevor Perrin, Moxie Marlinspike and Rolfe Schmidt / Signal
  6. Google DeepMind leadership — Demis Hassabis's relevant lab identityGoogle DeepMind
  7. Demis Hassabis in 2025 — authentic portrait, cropped/resized/compressed and unflipped; no background removal or generated expression/detail; lab identity only, no authorship, proof writing, current reaction or endorsementChristopher P. Michel / Cmichel67 / Wikimedia Commons
  8. Portrait licence — CC BY-SA 4.0; attribution, adaptation disclosure and ShareAlikeCreative Commons
  9. Expanding Brain template — cropped/captioned artifact-count satire, brief transformed <=2s commentary; no benchmark, hosting licence, legal-clearance or blanket reuse claimImgflip / user-uploaded meme template
  10. Tom and Jerry — Boomerang Official actual animated reaction, silent resized/captioned 1.875s excerpt; brief transformed process commentary, no actual researcher or executive reaction, hosting licence, legal-clearance or blanket reuse claimBoomerang Official / GIPHY / Tom and Jerry
  11. Boomerang GIF source link — uploader-provided provenanceBoomerang
  12. AlphaProof Code discussion — attention context, anonymous opinions excluded from factual proof claimsHacker News
  13. Code-verification licence — Apache 2.0 for Google code, third-party licences retainedGoogle / GitHub

Niko from Axrisi

Nikoloz Turazashvili · Vexrail · Axrisi

LinkedIn · dev.to · GitHub · X · Substack

Vídeos relacionados