Google DeepMind 对外公布一项安全领域里程碑成果，依托 Gemini 4 Carbon 模型搭建的多智能体框架 AlphaProof Code，只用四周时间，在五位研究员配合之下生成大约 650 万行 Lean 证明代码，直接对 Signal 底层 libsignal 编译之后的 AArch64 机器码开展形式化验证，覆盖约 14 万条机器指令，成功从数学层面确认前向保密、入侵后安全、双向认证这些核心安全属性，同时这套智能体还可以主动复现并且证明历史漏洞，整个证明体系交由 Lean 内核自动校验，只留下大约 1% 的内容需要人工复核，打破过去加密协议形式化验证周期漫长、人力成本极高的困境。之所以这次验证被业内看作硬骨头，是因为传统形式化验证大多停留在协议文档或者源代码层面，很难一路下沉到最终跑在硬件上的机器码，编译器、二进制转换过程都有可能悄悄引入安全隐患；人工手写大规模 Lean 证明效率极低，同等规模任务过去往往要数年才能收尾，而 Gemini 4 Carbon 驱动的智能体可以持续生成证明分支、接受证明助手的反馈迭代试错，再搭配人类专家把控安全规约，把整条链路跑通，但这项验证有明确边界，没有覆盖群聊、多设备同步、抗量子攻击等全部场景，不能理解为 Signal 全应用零漏洞。下面把项目基础信息、验证覆盖范围、整套工作流程、漏洞测试结果、技术亮点、事件推进步骤分开梳理清楚。
一、项目基础信息
- 底层模型：Gemini 4 Carbon，搭配 AlphaProof Code 多智能体框架
- 证明语言：Lean 交互式定理证明器
- 证明总量：约 650 万行 Lean 证明代码
- 基础规约：约 2.6 万行人工审核的形式化规格与指令集语义
- 目标对象：Signal 协议参考库 libsignal，验证编译后的 AArch64 机器码
- 投入人力：5 名 DeepMind 研究人员
- 总耗时：完整验证工作四周
- 人工复核占比：仅约 1% 需要安全专家人工审阅，其余证明由 Lean 可信内核自动核验
二、已经验证的安全属性
- 前向保密：就算长期密钥泄露，过往历史会话内容依旧无法解密
- 入侵后安全：密钥遭到攻破之后，后续新会话可以重新恢复安全状态
- 双向身份认证：通信双方可以可靠确认对方身份，防止中间人冒充
- 验证层级：直达编译输出机器码，不只是高层协议设计或者源码
三、尚未纳入本次验证的范围
- Signal 客户端完整 App、图形界面、网络传输封装层不在验证之内
- 群聊、多设备同步、消息撤回相关逻辑没有覆盖
- 没有针对量子攻击者建立计算安全保证
- 只针对谷歌构建的特定命令行可执行文件
四、整套验证执行流程
- 撰写形式化规约：人类专家配合 AI，把 Signal 需要守住的安全规则翻译成 Lean 形式规范，逐条人工审核。
- 智能体批量构造证明：多个由 Gemini 4 Carbon 驱动的 Agent 并行尝试构造数学证明，持续向 Lean 提交证明步骤。
- 闭环校验与回退：Lean 自动拒绝逻辑错误的证明，把失败信息返回给模型，让智能体调整思路重新尝试。
- 漏洞对照测试：把两个已经修复的历史漏洞重新注入代码，检验框架能不能发现违规并且给出反证。
- 标记高风险片段：AI 自动识别可信度偏低、结构复杂的证明片段，单独标记交给安全专家复核。
- 对外开源与发布：整套证明材料、相关代码上传 GitHub，同步在 DeepMind 官方博客对外发布成果。
五、本次测试的漏洞复现结果
- 漏洞一：新旧会话切换时密钥状态处理缺陷
- 漏洞二：密钥交换流程缺少必要合法性检查
- 测试结论：AlphaProof Code 成功识别两处缺陷，并且生成对应的数学证明，证实带漏洞版本不满足安全规约，证明这套体系不只会 “盖章正确代码”，也有能力捕捉违规实现
六、最终结论
Gemini 4 Carbon 配合 AlphaProof Code 完成的这项工作，是第一次用 AI 将大规模商用加密协议一路验证到机器码层级，把原本遥不可及的形式化验证周期压缩到数周；它证明智能体可以承接枯燥繁重的数学证明生成工作，由人守住顶层安全定义，由 Lean 充当中立裁判，大幅拉高通信加密软件的安全底线；同时也要理性看待边界，它不等于实现了绝对无漏洞，距离全面覆盖一款即时通信软件还有很长距离，但已经给密码学、安全工程开辟一条全新的自动化验证路线。
【相关 FAQ】
问题 1：Gemini 4 Carbon 参与这次加密协议验证，产出的 650 万行内容是什么？
回答 1：Gemini 4 Carbon 通过 AlphaProof Code 智能体生成的这 650 万行是 Lean 数学证明代码，用来从形式上证明 Signal 底层机器码满足指定加密安全属性，并不是普通业务源码。
问题 2：依托 Gemini 4 Carbon 的这套验证方案，和传统加密协议安全审计差别在哪？
回答 2：依托 Gemini 4 Carbon 的 AlphaProof Code 做到直达编译后的机器码数学证明，而传统审计大多依靠人工阅读源码、模糊测试，很难给出确定性数学安全保证，同时这套方案大幅缩短形式化证明周期。
问题 3：Gemini 4 Carbon 四周完成的 Signal 加密协议验证，是不是代表 Signal 不存在任何安全漏洞？
回答 3：Gemini 4 Carbon 完成的验证只覆盖单人会话核心密码属性，存在明确边界，没有覆盖群聊、多设备、客户端整体，不能保证 Signal 完全没有漏洞，只是针对选定安全目标拿到机器可核验的数学证明。
【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
[2026-11-11]（刚刚，Gemini 4 Carbon 全球全量开放，4 周、650 万行数学证明验证「Signal 安全」）新浪财经
[2026-11-11]（Gemini 4 Carbon: 6.5M Lean Proofs Verify Signal）SHAttered
[2026-11-10]（Introducing AlphaProof Code：Google DeepMind 用 AI 形式验证 Signal 协议）Google DeepMind 官方博客
[2026-11-10]（Google Widens Gemini 4 Carbon Access After AI Agents Verify Signal Code）Tech Bytes
【免责声明】
本文信息来自 Google DeepMind 官方博文、公开技术报道；本次形式化验证有明确覆盖边界，不代表 Signal 整体无漏洞；Lean 证明本身可信，但形式化规约的正确性依赖人类专家，本文仅为产业资讯整理，不构成安全评估或者产品背书。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《Gemini 4 Carbon 驱动 AlphaProof Code，四周产出 650 万行 Lean 数学证明，完成 Signal 加密协议机器码层级形式化验》能对你有所帮助！
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本文概览：Google DeepMind 对外公布一项安全领域里程碑成果，依托 Gemini 4 Carbon 模型搭建的多智能体框架 AlphaProof Code，只用四周时间，在五位研究员配合之下生成大约 650 万行 Lean 证明代码，直接对 Signal 底层 libsignal 编译之后的 AArch64 机器码开展形式化验证，覆盖约 14 万条机器指令，成功从数学层面确认前向保密、入侵后安全、双向认证这些核心安全属性，同时这套智能体还可以主动复现并且证明历史漏洞，整个证明体系交由 Lean 内核自动校验，只留下大约 1% 的内容需要人工复核，打破过去加密协议形式化验证周期漫长、人力成本极高的困境。之所以这次验证被业内看作硬骨头，是因为传统形式化验证大多停留在协议文档或者源代码层面，很难一路下沉到最终跑在硬件上的机器码，编译器、二进制转换过程都有可能悄悄引入安全隐患；人工手写大规模 Lean 证明效率极低，同等规模任务过去往往要数年才能收尾，而 Gemini 4 Carbon 驱动的智能体可以持续生成证明分支、接受证明助手的反馈迭代试错，再搭配人类专家把控安全规约，把整条链路跑通，但这项验证有明确边界，没有覆盖群聊、多设备同步、抗量子攻击等全部场景，不能理解为 Signal 全应用零漏洞。下面把项目基础信息、验证覆盖范围、整套工作流程、漏洞测试结果、技术亮点、事件推进步骤分开梳理清楚。