Google DeepMind-ը գործակալային ԱԲ-ով ֆորմալ ստուգում է Signal արձանագրությունը

Google DeepMind-ի հետազոտողները գործակալային ԱԲ օգտագործեցին՝ Signal արձանագրության հիմնական կրիպտոգրաֆիական երաշխիքների մի մասը մաթեմատիկորեն ապացուցելու, այսինքն ֆորմալ ստուգելու համար։ Չորս շաբաթում ավարտված այս աշխատանքը փորձնական նախագիծ է։ Այն կարևոր է երկու առումով՝ լրացուցիչ անկախ հաստատում է տալիս այն կրիպտոգրաֆիային, որը պաշտպանում է Signal հավելվածի, Google Messages-ի և WhatsApp-ի հաղորդակցությունը, և ցույց է տալիս DeepMind-ի ֆորմալ ստուգման հնարավորությունները AlphaProof Code կոչվող նոր ԱԲ շրջանակի միջոցով։

Ինչ գտավ վերլուծությունը

DeepMind-ի վերլուծությունը Signal արձանագրության ուսումնասիրած հատվածներում նոր խոցելիություններ չգտավ։ Երբ հետազոտողները AlphaProof Code-ը կիրառեցին Signal-ի այն հին տարբերակների վրա, որոնք պարունակում են հայտնի և վաղուց շտկված խոցելիություններ, այն ճիշտ ճանաչեց դրանք և ցույց տվեց, որ արձանագրությունը հնարավոր չէ ֆորմալ ստուգել։ Վերլուծությունը Signal-ի ամբողջ բջջային հավելվածը ֆորմալ չստուգեց, և DeepMind-ի հետազոտողներն իրենց արդյունքները նկարագրում են որպես ավելի մեծ գործընթացի մեկ փուլ։ Նրանք հրապարակում են Signal արձանագրության վերլուծության համար մշակած սպեցիֆիկացիան և ապացույցը՝ օգնելու ֆորմալ ստուգման այլ աշխատանքներին։

Ինչու է կարևոր ֆորմալ ստուգումը

Ֆորմալ ստուգումը մաթեմատիկայի միջոցով ստուգում և հաստատում է, որ ծրագիրը աշխատում է նախատեսվածի պես, այսինքն՝ կրիտիկական խոցելիություններ չունի. դրա համար էլ կողմնակիցները վաղուց այն անվանում են ծրագրային անվտանգության սուրբ գրաալ։ ԱԲ-ի դարաշրջանից առաջ չափազանց ժամանակատար էր նկարագրել ստուգվող հատկանիշները, դրանք բանաձևերի վերածել, ապա մշակել ապացույցը։ Գործակալային ԱԲ-ը կարող է զգալիորեն կրճատել վերջին փուլի ժամանակը՝ հնարավոր դարձնելով DeepMind-ի Signal-ի գնահատման նման վերլուծություններ։ DeepMind-ի կարևոր առաջընթացներից է մարդու և ԱԲ-ի համագործակցության գործընթացը, որը թույլ է տալիս գործակալներին ներդրում ունենալ և ինքնաուղղվել գրեթե ամեն փուլում, բայց առանցքային հանգույցներում պահանջում է մարդկային ներդրում և վերանայում։ «Մենք չենք ուզում այնպիսի վայբ աշխարհ, որտեղ ԱԲ-ն է ստեղծում նպատակները, ԱԲ-ն է ստեղծում ապացույցները և ըստ էության ինքն իր գրած թեստերն է հանձնում», WIRED-ին ասում է DeepMind-ի հետազոտական գիտնական Սվարատ Չաուդհուրին։ «Կա միջին ճանապարհ»։

Բաց հարցեր մասշտաբի և ծախսի մասին

Դեռ պարզ չէ, թե որքան գործնական կլինի ԱԲ-ով օգնված ֆորմալ ստուգումը լայն օգտագործման համար և որքան արդյունավետ՝ մեծ քանակությամբ կոդ ապահովելու հարցում։ DeepMind-ը վերլուծությունը կատարեց անվճար՝ որպես հետազոտական նախագիծ, իսկ Google-ը հրաժարվեց հայտնել ծախսը կամ մեկնաբանել, թե արդյոք նախատեսում է թողարկել առևտրային ֆորմալ ստուգման արտադրանք կամ ծառայություն։ Ehren Kret-ը՝ Signal-ի գլխավոր տեխնոլոգիական տնօրենը, հայտարարության մեջ ասում է, որ նախկին ֆորմալ ստուգումը կենտրոնացած էր կոդի ավելի փոքր հատվածների վրա, մինչդեռ Google DeepMind-ի մոտեցումը թույլ է տալիս զգալի ընդլայնում։ «ԱԲ-ով պայմանավորված անվտանգության սպառնալիքների աճի պայմաններում Signal արձանագրության իրականացման խիստ ստուգումը մեզ ավելի մեծ վստահություն է տալիս մեր կոդի գաղտնիության երաշխիքների նկատմամբ», ասում է Kret-ը։ Pushmeet Kohli-ն՝ Google Cloud-ի գլխավոր գիտնականը և DeepMind-ի հետազոտության փոխնախագահը, ասում է, որ եթե իրականացումների ճշգրտությունը այժմ կարելի է ստուգել, ապա այն ընկերությունները, որոնք հիմնվում են երաշխիքների վրա և մտահոգվում սխալներով, կարող են ասել, որ կարող են ապացուցել այդ հատկությունները։ Chaudhuri-ն ասում է, որ DeepMind-ը ոգևորված է արդյունքով, բայց դեռ երկար ճանապարհ կա այս ամենը աշխարհի բոլոր ծրագրերին մասշտաբավորելուց առաջ։

Աղբյուրներ՝ Wired