DeepMind אימתה מתמטית חלק מקוד ההצפנה של Signal
חוקרי Google DeepMind השתמשו בסוכני AI ובמודל Gemini 4 Carbon כדי להוכיח מתמטית שחלקים מקוד ההצפנה של Signal מאובטחים, ויצרו יותר מ-3 מיליון שורות הוכחה. התהליך ארך ארבעה שבועות — עבודה שהייתה לוקחת לבני אדם שנים. זו הפעם הראשונה שבה פרוטוקול הצפנה שנפרס באופן נרחב מאומת פורמלית. אותו פרוטוקול מגן גם על WhatsApp ו-Google Messages, כלומר על הודעות של מיליארדי אנשים.
רוב האנשים לא חושבים על זה, אבל כשאתם שולחים הודעה ב-Signal, אתם סומכים על שורת קוד שאיש לא הוכיח מתמטית שהיא עושה בדיוק מה שהיא מבטיחה. עכשיו זה כבר לא נכון.
חוקרים ב-Google DeepMind השתמשו בסוכני AI מבוססי Gemini 4 Carbon ובכלי בשם AlphaProof Code כדי להוכיח מתמטית שחלקים מקוד ההצפנה של Signal אכן מאובטחים. הם יצרו יותר מ-3 מיליון שורות של הוכחות מתמטיות — מספר שקשה לתפוס, אבל המשמעות פשוטה: רמת פירוט שבאופן רגיל נחשבת לבלתי מעשית.
אז מה בעצם קרה כאן?
החוקרים חילקו את העבודה לשני חלקים. בני אדם, יחד עם הסוכנים, הגדירו מה צריך להוכיח, ואז סוכנים מרובים הריצו את המודל וביצעו את ההוכחה עצמה. הסוכנים גם בדקו את ההוכחה בעצמם והצביעו על רק 1% מבסיס הקוד שדרש מבט אנושי נוסף — חיסכון עצום בזמן.
כדי לבדוק שהמערכת באמת מזהה קוד תקין לעומת קוד פגום, החוקרים החזירו שני באגים שכבר תוקנו בעבר לתוך הקוד של Signal. בשני המקרים, המערכת ייצרה הוכחות מתמטיות שהראו שהקוד ששונה אינו מאובטח.
ההשוואה שממחישה את גודל הקפיצה: כל התהליך ארך ארבעה שבועות בלבד, לעומת שנים של עבודה שהיו נדרשות מבני אדם כדי לעשות את אותו הדבר לבדם.
Swarat Chaudhuri, מדען מחקר ב-Google DeepMind, אמר שהטכנולוגיה הזו יכולה בסופו של דבר להוביל לעולם של "תוכנה בלתי ניתנת לפריצה". הצוות מתאר את העבודה כ"הפעם הראשונה שבה AI שימש להוכחה פורמלית של פרוטוקול הצפנה שנפרס באופן נרחב בעומק כזה" — וגם הפעם הראשונה שבה המימוש של פרוטוקול כזה אומת פורמלית בכל שיטה שהיא, עם או בלי AI.
למה זה נוגע גם אליכם
Signal היא לא אפליקציה שולית. WhatsApp ו-Google Messages משתמשות באותה הצפנה, כלומר פרוטוקול Signal מגן על הודעות של מיליארדי אנשים. DeepMind לא אימתה את כל הקוד של Signal, אבל עצם העובדה שהליבה של הפרוטוקול אומתה מתמטית בקפדנות מעניקה שכבת ביטחון נוספת להבטחות הפרטיות.
הרקע לא מקרי. 2026 הייתה שנה עמוסה בתקריות אבטחה שקשורות ל-AI, רבות מהן כללו סוכנים אוטונומיים. במקביל, גם Anthropic, Google ו-OpenAI מפתחות מודלים ייעודיים לאבטחה. אותו כלי שמזרז פריצות יכול לשמש גם לתיקון.
החזון הרחב הוא מעבר מתרבות של "חיפוש באגים" למצב שבו אפשר להוכיח מתמטית שהם לא קיימים. רבות מפרצות האבטחה נובעות מכך שהקוד לא מתנהג בדיוק כפי שהמפתחים התכוונו. Chaudhuri מציין שהטכנולוגיה הזו תוכל בסופו של דבר לעזור למפתחים להוכיח שהתוכנה שלהם מוגנת מפני חולשות נפוצות, כולל באגים בזיכרון שתוקפים מנצלים כל הזמן.
מה הלאה
DeepMind בוחנת דרכים לשלב את טכנולוגיית האימות הזו בתוך סוכני קוד מבוססי AI ובתהליכי פיתוח, כך שמפתחים יוכלו לאמת מתמטית הגנות אבטחה תוך כדי כתיבה ועדכון של תוכנה. הצוות גם בודק שילוב עם כלי איתור פגיעויות ותיקון קיימים של Google, כולל Project Zero ו-CodeMender.
בינתיים, מדובר בפרויקט מחקרי, לא במוצר מסחרי. DeepMind משחררת את הקוד שלה כקוד פתוח כדי לעזור לאחרים בעבודות אימות פורמליות, ומציינת שהאימות של הליבה הקריפטוגרפית של Signal סולל את הדרך לאבטחה של מערכות קריטיות נוספות — מהקושחה של מכשירים רפואיים ועד לתוכנה של רשתות חשמל.
אז אם אתם מריצים קוד ולא בטוחים שהוא עושה מה שהוא אמור, לפחות עכשיו יש הוכחה שאפשר להוכיח.