# 大语言模型正让大规模开展软件形式化验证成为可能

- 作者：[Anthropic Research](https://mendaoai.com/people/article~anthropic-research)，文章
- 发布：2026-10-22
- 问题：[怎么判断一个任务该不该交给 AI？](https://mendaoai.com/q/ai-coding/delegate)，AI 编程
- 原文：https://anthropic.com/research/formal-verification
- 本页：https://mendaoai.com/p/ai-coding/article~d8664d6cb62c88e7f5a96b81

## 入选理由

用Claude对百余开源库做形式化验证，说明AI适用边界与结果

## 内容

### 第 01 章：引言

_Keane Lucas, Aengus Lynch, Luna Tong, Luke Champine, Zygi Straznickas, Dino Distefano, Harshikaa Agrawal 
Evyatar Ben Asher, Ava Howell, Sami Jawhar, Chris Rohlf, Nickolai Zeldovich 
Nicholas Carlini, Rajashree Agrawal, Jason Gross_

_大多数软件都存在大量漏洞，而 AI 现在可以轻松[发现](https://hacks.mozilla.org/2026/05/behind-the-scenes-hardening-firefox/)
并[利用](https://www.anthropic.com/research/exploit-evals)
这些漏洞。抵御网络攻击的常规防御措施已不再足够：我们需要能够证明代码没有漏洞的方法。软件形式化验证可以提供这种保证，但过去往往需要专家耗费数年时间，因此对大多数实际项目来说并不现实。然而，在与 [Theorem](https://theorem.dev/)
的合作中，我们表明情况已经改变：LLM 现在可以大规模生成形式化证明，从而支持包含经证明的安全保证的软件开发新工作流。我们使用 Claude，在 100 多个实际使用的开源软件库中，于汇编代码层面（RISC-V）证明了安全属性。**据我们所知，这是首次大规模利用 AI 在汇编代码层面对生产软件进行形式化验证。** 在编写证明的过程中，Claude 还发现了一些多年来一直未被检测出的漏洞，尽管这些软件已经过[数万亿次测试运行](https://opensource.googleblog.com/2016/12/announcing-oss-fuzz-continuous-fuzzing.html)
。随着模型能力持续提升，我们预计形式化验证将成为安全软件开发不可或缺的一部分。_

引言
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即使是经过大量测试的成熟软件也存在漏洞，而 LLM [越来越擅长](https://hacks.mozilla.org/2026/05/behind-the-scenes-hardening-firefox/)
发现这些漏洞。Linux 内核是当今经过最充分测试的软件之一，部署在全球数十亿台设备上，最近却披露了[超过 1,000 个漏洞](https://lwn.net/Articles/1097401/)
。随着前沿模型越来越善于[将看似无害的漏洞串联起来](https://www.anthropic.com/research/exploit-evals)
形成严重的攻击手段，我们需要能够在这些漏洞被实际利用之前发现并修复它们的技术。

理想情况下，这类技术能够发现并修补_所有漏洞，_然后提供某种证明，表明已没有其他漏洞可供发现。_形式化验证_就是实现这一目标的一种方法。在形式化验证中，开发者将代码转换为数学模型，然后尝试证明它始终遵循一组预先定义的安全规则。如果无法证明这一点，就意味着代码中可能存在违反规则的漏洞，而证明失败的具体情况会暗示漏洞可能是什么。重复这一过程（每次都消除失败的原因）最终将得到证明，表明代码中不存在任何会违反这些规则的漏洞。

然而，形式化验证并不容易。证明的篇幅可能是原始代码的许多倍，编写证明需要付出大量努力，还需要一套冷门且高度专业化的技能。例如，实现…

后面还有，看原文：https://anthropic.com/research/formal-verification

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