Am 10. November 2026 hat Google DeepMind AlphaProof Code vorgestellt, ein Multi-Modell-Agenten-Framework, das den echten Code des Signal-Verschlüsselungsprotokolls formal verifiziert hat. Es ist das erste Mal, dass jemand – mit oder ohne KI – die Implementierung eines weit verbreiteten kryptografischen Protokolls bis auf Maschinenebene formal verifiziert hat. Angetrieben von Gemini Carbon erzeugten die Agenten mehr als sechs Millionen Zeilen Lean-Beweiscode und erledigten in vier Wochen eine Arbeit, für die Expertenteams historisch Jahre gebraucht hätten; Menschen mussten nur etwa 1 % des Codes nachprüfen.
Geprüft wurde der Kern des Signal-Protokolls: der PQXDH-Handshake und das Triple Ratchet, für Initialisierung, Senden und Empfangen von Eins-zu-eins-Sitzungen, mit Eigenschaften wie Forward Secrecy, Post-Compromise-Sicherheit und Authentifizierung. Das Wort, auf das es ankommt, ist „Implementierung“: Die meisten Verifikationen enden auf der Ebene des Protokolldesigns, während die Lücke zwischen Design und Code genau der Ort ist, an dem sich Schwachstellen verstecken. Diesmal bewiesen die Agenten den kompilierten AArch64-Maschinencode selbst. DeepMind prüfte auch in umgekehrter Richtung: Es baute zwei reale, inzwischen behobene Fehler in eine isolierte Kopie des Codes wieder ein, und zweimal lieferte das System einen maschinell geprüften Beweis dafür, dass die fehlerhafte Version unsicher war. Die Verifikationsartefakte und das technische Paper sind jetzt Open Source.
Was bewiesen wurde – und was nicht
Die Grenzen dieses Beweises müssen klar benannt werden: Er deckt die libsignal-Implementierung und Eins-zu-eins-Sitzungen ab, nicht Gruppenchats, Schlüsselerzeugung oder den Zustand mehrerer Geräte; rund 26.000 Zeilen vertrauenswürdiger Spezifikationen und Semantik müssen weiterhin von Menschen geprüft werden, und die kryptografischen Primitive selbst werden als sichere Annahmen vorausgesetzt. Signal-Nutzer müssen nichts tun – das war keine Schwachstellenbehebung, und es gibt keinen Patch zu installieren. Auf Seiten von Signal nannte man es einen großen Durchbruch, dass Agenten echten Code automatisch in gültige Lean-Theoreme übersetzen können.
Formale Verifikation bewegt sich von der Forschung in die Praxis. Auch Microsoft treibt Sicherheitsforschung zu KI-Agenten voran – Microsoft entdeckt die Lazarus-Hintertür: Weniger als 10 Neuronen reichen, um einen Agenten zu kapern erinnert daran, dass es umso wichtiger wird zu verifizieren, dass Agenten nur tun, was sie tun sollen, je fähiger sie werden.
Von Signal aus: wohin als Nächstes?
DeepMinds nächster Schritt ist es, diese Methode von Signal auf andere kritische Systeme zu übertragen, von Firmware medizinischer Geräte bis zu Software für Stromnetze. Den Beweis zu schreiben, ist nur der Anfang; ob er sich auf weiteren Systemen reproduzieren lässt, entscheidet darüber, ob daraus neue Infrastruktur für die Sicherheitsbranche wird.
