Ripple setzt auf KI, um das XRP-Ledger zu Stresstests zu bringen, während institutionelle Use Cases im Umfang wachsen

Ripple überarbeitet die Art und Weise, wie es das XRP Ledger absichert, und KI steht im Zentrum dieser Anstrengungen.

Das Engineering-Team hat diese Woche in einem ausführlichen Beitrag eine neue, KI-gestützte Sicherheitsstrategie für das XRP Ledger skizziert, die Tools des maschinellen Lernens über den gesamten Entwicklungslebenszyklus des Protokolls hinweg integriert.

Die Strategie umfasst KI-unterstütztes Code-Scanning bei jeder Pull Request, automatisierte adversarial Tests, die durch Bedrohungsmodelle gesteuert werden, sowie ein eigenes KI-unterstütztes Red-Team, das den Codebase- und den Zusammenspiel-Ansatz der Funktionen in realen Szenarien kontinuierlich analysiert.

Ein neu gegründetes „Red Team“ hat bereits mehr als 10 Bugs identifiziert, wobei bislang Probleme mit geringer Schwere öffentlich offengelegt wurden und der Rest priorisiert und behoben wird. Das Team nutzt Fuzzing und automatisierte adversarial Tests, um das Verhalten von Angreifern im großen Maßstab zu simulieren, Schwachstellen früher und mit größerer Abdeckung zutage zu fördern als bei traditionellen Audit-Ansätzen.

„KI ermöglicht es uns, von reaktivem Debugging zu einem proaktiven, systematischen Auffinden von Schwachstellen zu wechseln und das Ledger schneller und mit mehr Vertrauen als je zuvor zu stärken“, schrieb Ripple.

Die Initiative kommt, während das XRPL zunehmend komplexe Workloads verarbeitet. Das Ledger läuft seit 2012 durchgehend, verarbeitet über 100 Millionen Ledgers und ermöglicht mehr als 3 Milliarden Transaktionen.

Eine Codebase dieses Alters spiegelt naturgemäß „Designentscheidungen wider, die in früheren Phasen des Netzwerks getroffen wurden, Annahmen, die bei kleinerem Maßstab galten, und Muster, die vor moderneren Tools liegen.“ Die KI-Tools sind darauf ausgelegt, systematisch die Randfälle und verborgenen Fehlermodi zu finden, die sich in jedem lang laufenden Produktionssystem ansammeln.

Die Strategie basiert auf sechs Säulen. Neben dem KI-unterstützten Scanning und dem Red-Team modernisiert Ripple außerdem die XRPL-Codebase selbst, um strukturelle Probleme anzugehen, etwa begrenzte Typsicherheit und inkonsistente Interaktionsmuster zwischen Features.

Das Unternehmen baut die Sicherheitszusammenarbeit mit XRPL Commons, der XRPL Foundation, unabhängigen Forschern und Validator-Betreibern aus. Standards für Protokolländerungen werden angehoben: Für bedeutende Änderungen werden nun mehrere unabhängige Sicherheits-Audits verlangt, zusätzlich zu erweiterten Bug-Bounties und adversarial Testumgebungen.

Und das nächste XRPL-Release wird vollständig der Behebung von Bugs und Verbesserungen ohne neue Features gewidmet sein – ein Signal dafür, dass das Engineering-Team die Härtungsanstrengungen als kurzfristige Priorität behandelt.

Der Zeitpunkt passt zu Rippels wachsendem institutionellem Fußabdruck.

Das Unternehmen führt derzeit einen Pilotversuch im Rahmen der BLOOM-Initiative der Monetary Authority of Singapore durch, erweitert Ripple Payments global, verfolgt eine Lizenz für Finanzdienstleistungen in Australien und treibt die Einführung seines RLUSD-Stablecoins voran.

Ein Ledger, das auf tokenisierte reale Vermögenswerte, von Zentralbanken gestützte Handelsfinanzierung und Enterprise-Zahlungsströme abzielt, braucht Sicherheitsinfrastruktur, die mit den Anwendungsfällen skalieren kann, die es unterstützt.

Der Ansatz fügt sich in einen breiteren Branchentrend ein. Ethereum hat diese Woche ein eigenes Post-Quantum-Sicherheits-Hub veröffentlicht, das auf acht Jahren Forschung und mehr als 10 Client-Teams basiert, die wöchentlich Devnets veröffentlichen. Google hat eine Frist bis 2029 gesetzt, um seine Authentifizierungsdienste auf quantenresistente Kryptografie umzustellen. In beiden Bereichen – traditioneller Technologie und Krypto – verschiebt sich der Schwerpunkt vom reaktiven Patchen hin zu proaktiver, mit KI angereicherter Sicherheitsentwicklung.

Währenddessen plant das Ripple-Engineering-Team, Sicherheitskriterien für neue Änderungen in Zusammenarbeit mit der XRPL Foundation zu veröffentlichen und Ergebnisse in den kommenden Wochen transparent mit der Community zu teilen.