2026年11月10日、Google DeepMindはAlphaProof Codeを発表した。マルチモデルによるエージェント型フレームワークで、Signal暗号プロトコルの実際のコードを形式検証したものだ。広く使われている暗号プロトコルの実装コードを機械語レベルまで形式検証したのは、AIの有無を問わず今回が初めてだ。Gemini Carbonに駆動されたエージェントは600万行を超えるLean証明コードを生成し、専門チームなら何年もかかる仕事を4週間で終えた。人間が再確認する必要があったのはコードの約1%だけだった。
検証の対象はSignalプロトコルの中核、PQXDHハンドシェイクとTriple Ratchetで、一対一セッションの初期化・送信・受信をカバーし、前方秘匿性、侵害後の安全性、認証などの性質を証明した。鍵になるのは「実装」という言葉だ。従来の検証はプロトコル設計の段階で止まることが多く、設計とコードの隙間こそ脆弱性が潜む場所だからだ。今回はコンパイル済みのAArch64機械語そのものが証明された。DeepMindは逆向きの検査も行った。実在して後に修正された2件の脆弱性を分離版のコードに再び埋め込み、システムは2回とも、その版が安全でないことを機械検証済みの証明で示した。検証成果物と技術論文はオープンソース化されている。
証明されたこと、されていないこと
この証明の境界ははっきりさせておく必要がある。対象はlibsignalの実装コードと一対一セッションで、グループチャット、鍵生成、マルチデバイスの状態は含まない。約2万6000行の信頼できる仕様と意味論は今も人間の精査を要し、暗号プリミティブ自体は安全だという前提に置かれている。Signalのユーザーが何かする必要はない。これは脆弱性の修正ではなく、インストールすべきパッチもない。Signal側は、エージェントが実際のコードを自動で有効なLean定理に変換できることを「重大なブレークスルー」と評価した。
形式検証は論文からエンジニアリングへ移りつつある。マイクロソフトもAIエージェントの安全研究を進めている。マイクロソフトがLazarusバックドアを発見：10個に満たないニューロンでエージェントを操れるエージェントが有能になるほど、「やるべきことだけをやる」ことを検証する重要性は増す。
Signalを起点に、次はどこへ
DeepMindの次の一手は、この手法をSignalから医療機器のファームウェアや電力網ソフトウェアなど他の重要システムへ広げることだ。証明を書けたのは始まりにすぎない。より多くのシステムで再現できるかどうかが、それがセキュリティ業界の新しい基盤になるかを決める。
