Ripple está reformulando cómo asegura el XRP Ledger, y la IA está en el centro del esfuerzo.
Su equipo de ingeniería delineó una nueva estrategia de seguridad impulsada por IA para el XRP Ledger en una publicación detallada a principios de esta semana, una que integra herramientas de aprendizaje automático a lo largo de todo el ciclo de desarrollo del protocolo.
La estrategia incluye escaneo de código asistido por IA en cada solicitud de extracción, pruebas adversariales automatizadas guiadas por modelos de amenaza, y un equipo rojo asistido por IA dedicado que analiza continuamente la base de código y cómo las características interactúan en escenarios del mundo real.
Un ‘equipo rojo’ recién creado ya ha identificado más de 10 errores, con problemas de baja severidad divulgados públicamente hasta ahora y el resto siendo priorizado y corregido. El equipo utiliza fuzzing y pruebas adversariales automatizadas para simular el comportamiento de los atacantes a gran escala, descubriendo vulnerabilidades antes y con mayor cobertura que los enfoques tradicionales de auditoría.
“La IA nos permite pasar de la depuración reactiva a la descubrimiento proactivo y sistemático de vulnerabilidades, fortaleciendo el XRP Ledger más rápido y con mayor confianza que nunca,” escribió Ripple.
La iniciativa llega mientras el XRP Ledger maneja una carga de trabajo cada vez más compleja. El libro mayor ha estado operando de manera continua desde 2012, procesando más de 100 millones de libros mayores y facilitando más de 3 mil millones de transacciones.
Una base de código de esa edad refleja naturalmente “decisiones de diseño tomadas en fases anteriores de la red, suposiciones que se mantenían a menor escala, y patrones que preceden a las herramientas modernas.” Las herramientas de IA están diseñadas para encontrar sistemáticamente los casos límite y modos de falla ocultos que se acumulan en cualquier sistema de producción de larga duración.
La estrategia se construye sobre seis pilares. Más allá del escaneo asistido por IA y el equipo rojo, Ripple está modernizando la base de código del XRP Ledger para abordar problemas estructurales como la seguridad de tipos limitada y patrones de interacción inconsistentes entre características.
La compañía está ampliando la colaboración en seguridad con XRPL Commons, la XRPL Foundation, investigadores independientes y operadores de validadores. Se están elevando los estándares para enmiendas de protocolo, con múltiples auditorías de seguridad independientes ahora requeridas para cambios significativos junto con recompensas ampliadas por errores y entornos de pruebas adversariales.
Y la próxima versión del XRP Ledger estará dedicada completamente a correcciones de errores y mejoras sin nuevas características, una señal de que el equipo de ingeniería está tratando el esfuerzo de endurecimiento como una prioridad a corto plazo.
El momento se alinea con la creciente huella institucional de Ripple.
La compañía está actualmente ejecutando un piloto bajo la iniciativa BLOOM de la Autoridad Monetaria de Singapur, expandiendo Ripple Payments globalmente, persiguiendo una licencia de servicios financieros en Australia y promoviendo la adopción de su stablecoin RLUSD.
Un libro mayor que apunta a activos del mundo real tokenizados, financiamiento comercial respaldado por bancos centrales y flujos de pagos empresariales necesita una infraestructura de seguridad que escale junto con los casos de uso que soporta.
El enfoque se conecta a una tendencia más amplia de la industria. Ethereum lanzó un centro de seguridad post-cuántica dedicado esta semana respaldado por ocho años de investigación y más de 10 equipos de clientes lanzando devnets semanalmente. Google estableció un plazo de 2029 para migrar sus servicios de autenticación a criptografía resistente a cuántica. A través de la tecnología tradicional y las criptomonedas, el énfasis está cambiando de parches reactivos a ingeniería de seguridad proactiva aumentada por IA.
Mientras tanto, el equipo de ingeniería de Ripple planea publicar criterios de seguridad para nuevas enmiendas en colaboración con la XRPL Foundation y compartir hallazgos de manera transparente con la comunidad en las próximas semanas.
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