Google DeepMind présente Code AlphaProof, un système d’IA conçu pour produire des preuves formelles de sécurité sur du code réel. L’équipe annonce avoir vérifié le cœur cryptographique de Signal en quatre semaines, alors que ce travail prend habituellement plusieurs années. Des agents basés sur Gemini Carbon ont généré plus de six millions de lignes de preuves en Lean et détecté deux bugs insérés pour test. DeepMind prévoit d’étendre cette méthode à des secteurs comme l’énergie et le médical.
Signal salue la démarche et DeepMind vise l’énergie et le médical
Le directeur technique de Signal, Ehren Kret, estime que cette approche renforce la confiance dans la confidentialité des données, alors que les menaces liées à l’IA augmentent. DeepMind prévoit d’appliquer la même méthode à des secteurs critiques comme les réseaux électriques et les dispositifs médicaux, via des systèmes tels que CodeMender. Lors des tests, deux bugs insérés délibérément ont été détectés immédiatement. La vérification a porté sur le code réel du cœur cryptographique utilisé sur les appareils des utilisateurs.
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Sur le protocole de Signal, des semaines contre des années
Selon DeepMind, Code AlphaProof a permis de vérifier le protocole de chiffrement de Signal en quatre semaines, alors que ce type de travail nécessite généralement plusieurs années. Les efforts de vérification précédents s’étaient arrêtés à la conception théorique. DeepMind précise que la vérification a concerné l’implémentation utilisée en production sur les terminaux.
Des agents Gemini Carbon écrivent des preuves Lean à grande échelle
Après la définition d’exigences de sécurité formelles par des experts, des agents d’IA basés sur Gemini Carbon ont généré plus de six millions de lignes dans le langage de preuve Lean. Environ un pour cent de la base de code a été signalé pour une relecture humaine. Ces agents participent à la formalisation des spécifications puis prouvent de manière indépendante que le programme les respecte. Code AlphaProof est présenté par DeepMind comme un système capable de prouver mathématiquement la conformité d’un logiciel à ses spécifications de sécurité, selon les chercheurs Pushmeet Kohli et Swarat Chaudhuri.
