リップルは、機関投資家のユースケースが拡大する中、XRPレジャーのストレステストにAIを活用する。

リップルはXRPレジャーのセキュリティを全面的に見直しており、AIがその中心に位置しています。

今週初め、エンジニアリングチームはXRPレジャーのための新しいAI駆動のセキュリティ戦略を詳細に説明した投稿を行いました。この戦略は、プロトコル全体の開発ライフサイクルにわたって機械学習ツールを統合しています。

この戦略には、すべてのプルリクエストに対するAI支援のコードスキャン、脅威モデルに基づいた自動的な敵対的テスト、そしてコードベースと機能の相互作用をリアルワールドのシナリオで継続的に分析する専任のAI支援レッドチームが含まれています。

新たに設立された「レッドチーム」は、すでに10件以上のバグを特定しており、そのうちの低Severityの問題は公開されていますが、残りは優先順位を付けて修正されています。チームはファジングと自動的な敵対的テストを使用して、攻撃者の行動を大規模でシミュレートし、従来の監査アプローチよりも早く、より広範囲に脆弱性を表面化させています。

「AIは、受動的なデバッグからプロアクティブで体系的な脆弱性の発見へとシフトすることを可能にし、これまで以上に迅速かつ自信を持ってレジャーを強化します」とリップルは書いています。

この取り組みは、XRPLがますます複雑な作業負荷を扱う中で行われています。レジャーは2012年から継続的に運用されており、1億件以上のレジャーを処理し、30億件以上のトランザクションを促進しています。

この年齢のコードベースは、自然に「ネットワークの初期段階で行われた設計決定、小規模で成立した仮定、そして現代のツールに先立つパターン」を反映しています。AIツールは、長期間運用される生産システムに蓄積されるエッジケースや隠れた失敗モードを体系的に見つけるように設計されています。

この戦略は6つの柱に基づいています。AI支援のスキャンとレッドチームに加えて、リップルはXRPLコードベース自体を近代化し、限定的な型安全性や機能間の不一致な相互作用パターンなどの構造的な問題に対処しています。

同社は、XRPL Commons、XRPL Foundation、独立した研究者、バリデーターオペレーターとのセキュリティ協力を拡大しています。プロトコルの改訂に関する基準が引き上げられ、重要な変更には複数の独立したセキュリティ監査が必要とされるようになり、バグバウンティや敵対的テスト環境も拡大しています。

次回のXRPLリリースは、新機能なしでバグ修正と改善に完全に専念する予定であり、エンジニアリングチームがハードニング作業を短期的な優先事項として扱っていることを示しています。

このタイミングは、リップルの機関向けの展開と一致しています。

同社は現在、シンガポール金融庁のBLOOMイニシアティブの下でパイロットを実施しており、リップルペイメントを世界的に拡大し、オーストラリアの金融サービスライセンスを追求し、RLUSDステーブルコインの採用を推進しています。

トークン化された実世界の資産、中央銀行支援の貿易金融、企業間決済フローをターゲットとしたレジャーには、サポートするユースケースに合わせてスケールするセキュリティインフラが必要です。

このアプローチは、より広範な業界のトレンドに関連しています。イーサリアムは今週、8年の研究と10以上のクライアントチームによる週次の開発ネットを支える専用のポスト量子セキュリティハブを立ち上げました。グーグルは、認証サービスを量子耐性の暗号に移行するための2029年の期限を設定しました。従来のテクノロジーと暗号の両方で、強調点は受動的なパッチ当てからプロアクティブでAI拡張されたセキュリティエンジニアリングに移行しています。

一方、リップルのエンジニアリングチームは、XRPL Foundationとの協力により新しい改訂のためのセキュリティ基準を公開し、今後数週間でコミュニティと透明に発見を共有する予定です。