Ripple внедряет ИИ для всеобъемлющего укрепления XRPL: обнаружено более 10 уязвимостей, в следующей версии фокус на исправлениях безопасности

BlockBeats сообщает, что 28 марта Ripple Labs объявила о внедрении AI-управляемой системы безопасности в XRP Ledger, используя инструменты машинного обучения на протяжении всего процесса кодирования, тестирования на устойчивость и обнаружения уязвимостей, чтобы справиться с вызовами безопасности, возникшими в результате роста институциональных приложений.

Согласно данным, Ripple создала AI-поддерживаемую "красную команду", которая с помощью тестирования на устойчивость (fuzzing) и автоматизированного тестирования на устойчивость моделирует поведение атакующих, в результате чего было обнаружено более 10 уязвимостей, которые сейчас находятся в приоритетном ремонте. Компания сообщает, что этот шаг позволит системе безопасности перейти от "пассивного ремонта" к "активному обнаружению".

На уровне разработки Ripple планирует модернизировать структуру кода XRPL, одновременно повышая стандарты изменений протокола, требуя, чтобы ключевые обновления проходили многоуровневые независимые проверки безопасности, и расширяя диапазон вознаграждений за уязвимости и сотрудничество с сообществом.

Стоит отметить, что следующая версия XRPL не введет новых функций, полностью сосредоточившись на исправлении уязвимостей и укреплении системы, что подчеркивает значительное повышение приоритета безопасности. Эта инициатива происходит в то время, когда Ripple ускоряет расширение институционального бизнеса, включая стейблкоины и сценарии применения реальных активов (RWA), что предъявляет более высокие требования к безопасности базового реестра.