Ripple überarbeitet grundlegend, wie es das XRP Ledger sichert, und KI steht im Mittelpunkt dieser Bemühungen.
Das Engineering-Team stellte Anfang dieser Woche in einem ausführlichen Beitrag eine neue KI-gesteuerte Sicherheitsstrategie für das XRP Ledger vor, die Machine-Learning-Tools über den gesamten Entwicklungslebenszyklus des Protokolls integriert.
Die Strategie umfasst KI-unterstütztes Code-Scanning bei jedem Pull Request, automatisierte adversariale Tests, die von Bedrohungsmodellen geleitet werden, und ein dediziertes KI-unterstütztes Red Team, das kontinuierlich die Codebasis und die Interaktion von Funktionen in realen Szenarien analysiert.
Ein neu geschaffenes 'Red Team' hat bereits mehr als 10 Fehler identifiziert, wobei Probleme mit geringer Schwere bisher öffentlich offengelegt wurden und die verbleibenden priorisiert und behoben werden. Das Team nutzt Fuzzing und automatisierte adversariale Tests, um Angreiferverhalten im großen Maßstab zu simulieren und Schwachstellen früher und mit größerer Abdeckung als bei traditionellen Audit-Ansätzen aufzudecken.
Die Initiative erfolgt, während das XRPL eine zunehmend komplexe Arbeitslast bewältigt. Das Ledger ist seit 2012 kontinuierlich in Betrieb, hat über 100 Millionen Ledger verarbeitet und mehr als 3 Milliarden Transaktionen ermöglicht.
Eine Codebasis dieses Alters spiegelt natürlich "Designentscheidungen aus früheren Phasen des Netzwerks, Annahmen, die bei kleinerer Skalierung galten, und Muster wider, die moderner Tooling vorausgehen." Die KI-Tools sind darauf ausgelegt, systematisch die Randfälle und versteckten Fehlermodi zu finden, die sich in jedem langlebigen Produktionssystem ansammeln.
Die Strategie basiert auf sechs Säulen. Über das KI-unterstützte Scanning und das Red Team hinaus modernisiert Ripple die XRPL-Codebasis selbst, um strukturelle Probleme wie eingeschränkte Typsicherheit und inkonsistente Interaktionsmuster zwischen Funktionen zu beheben.
Das Unternehmen erweitert die Sicherheitskooperation mit XRPL Commons, der XRPL Foundation, unabhängigen Forschern und Validator-Betreibern. Die Standards für Protokolländerungen werden angehoben, wobei für wesentliche Änderungen nun mehrere unabhängige Sicherheitsüberprüfungen erforderlich sind, zusammen mit erweiterten Bug Bounties und adversarialen Testumgebungen.
Und die nächste XRPL-Version wird sich vollständig auf Fehlerbehebungen und Verbesserungen ohne neue Funktionen konzentrieren, ein Signal dafür, dass das Engineering-Team die Härtungsbemühungen als kurzfristige Priorität behandelt.
Der Zeitpunkt passt zu Ripples wachsender institutioneller Präsenz.
Das Unternehmen führt derzeit ein Pilotprojekt im Rahmen der BLOOM-Initiative der Monetary Authority of Singapore durch, erweitert Ripple Payments weltweit, strebt eine australische Finanzdienstleistungslizenz an und treibt die Einführung seines RLUSD Stablecoins voran.
Ein Ledger, das auf tokenisierte Real-World-Assets, von Zentralbanken unterstützte Handelsfinanzierung und Unternehmens-Zahlungsströme abzielt, benötigt eine Sicherheitsinfrastruktur, die mit den unterstützten Anwendungsfällen skaliert.
Der Ansatz fügt sich in einen breiteren Branchentrend ein. Ethereum hat diese Woche ein dediziertes Post-Quanten-Sicherheitszentrum gestartet, das auf acht Jahren Forschung und mehr als 10 Client-Teams basiert, die wöchentlich Devnets bereitstellen. Google hat eine Frist für 2029 gesetzt, um seine Authentifizierungsdienste auf quantenresistente Kryptografie umzustellen. Sowohl im traditionellen Tech- als auch im Kryptobereich verlagert sich der Schwerpunkt vom reaktiven Patching auf proaktives, KI-verstärktes Security Engineering.
In der Zwischenzeit plant das Ripple Engineering-Team, in Zusammenarbeit mit der XRPL Foundation Sicherheitskriterien für neue Änderungen zu veröffentlichen und in den kommenden Wochen Erkenntnisse transparent mit der Community zu teilen.
