تتجه ريبل إلى الذكاء الاصطناعي لاختبار ضغط دفتر أستاذ XRP مع توسع حالات الاستخدام المؤسسي

Ripple تعيد تصميم كيفية تأمين دفتر أستاذ XRP، والذكاء الاصطناعي في قلب الجهد.

حددت فريق الهندسة لديها استراتيجية جديدة للأمان مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لدفتر أستاذ XRP في منشور مفصل في وقت سابق من هذا الأسبوع، والتي تدمج أدوات التعلم الآلي عبر دورة تطوير البروتوكول بالكامل.

تشمل الاستراتيجية فحصًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي على كل طلب سحب، واختبارًا عدائيًا مؤتمتًا موجهًا بواسطة نماذج التهديدات، وفريقًا مخصصًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يقوم بتحليل قاعدة الشيفرة باستمرار وكيفية تفاعل الميزات في سيناريوهات العالم الحقيقي.

لقد حدد “فريق الأحمر” الذي تم إنشاؤه حديثًا أكثر من 10 أخطاء، مع الإفصاح عن مشاكل منخفضة الخطورة علنًا حتى الآن، بينما يتم إعطاء الأولوية للباقي وإصلاحه. يستخدم الفريق الفحص العشوائي واختبار العدائية الآلي لمحاكاة سلوك المهاجمين على نطاق واسع، مع ظهور الثغرات في وقت مبكر وبغطاء أكبر من الطرق التقليدية للتدقيق.

“يتيح لنا الذكاء الاصطناعي الانتقال من تصحيح الأخطاء التفاعلي إلى اكتشاف منهجي استباقي للثغرات، مما يعزز دفتر الأستاذ بشكل أسرع وبثقة أكبر من أي وقت مضى،” كتبت Ripple.

تأتي هذه المبادرة في الوقت الذي يتعامل فيه XRPL مع عبء عمل متزايد التعقيد. لقد كان دفتر الأستاذ يعمل باستمرار منذ عام 2012، حيث عالج أكثر من 100 مليون دفتر أستاذ وسهّل أكثر من 3 مليارات معاملة.

قاعدة الشيفرة التي تبلغ من العمر ذلك تعكس بشكل طبيعي “قرارات التصميم التي اتخذت في مراحل سابقة من الشبكة، والافتراضات التي كانت صحيحة على نطاق أصغر، والأنماط التي سبقت الأدوات الحديثة.” تم تصميم أدوات الذكاء الاصطناعي للعثور بشكل منهجي على حالات الحافة وأنماط الفشل المخفية التي تتراكم في أي نظام إنتاج طويل الأمد.

تستند الاستراتيجية إلى ستة أعمدة. بخلاف الفحص المدعوم بالذكاء الاصطناعي وفريق الأحمر، تقوم Ripple بتحديث قاعدة الشيفرة XRPL نفسها لمعالجة القضايا الهيكلية مثل محدودية سلامة الأنواع وأنماط التفاعل غير المتسقة بين الميزات.

تقوم الشركة بتوسيع التعاون في الأمان مع XRPL Commons، ومؤسسة XRPL، والباحثين المستقلين، ومشغلي المدققين. يتم رفع المعايير للتعديلات على البروتوكول، مع متطلبات متعددة لمراجعات الأمان المستقلة الآن للتغييرات الهامة جنبًا إلى جنب مع توسيع مكافآت الأخطاء وبيئات الاختبار العدائي.

وسيكون الإصدار التالي من XRPL مخصصًا بالكامل لإصلاح الأخطاء والتحسينات دون ميزات جديدة، مما يدل على أن فريق الهندسة يعتبر جهد تعزيز الأمان أولوية قريبة.

يتماشى التوقيت مع توسع Ripple في المؤسسات.

تقوم الشركة حاليًا بتشغيل تجربة تحت مبادرة BLOOM للسلطة النقدية في سنغافورة، وتوسيع Ripple Payments عالميًا، والسعي للحصول على ترخيص خدمات مالية أسترالية، ودفع اعتماد عملتها المستقرة RLUSD.

يحتاج دفتر أستاذ يستهدف الأصول الحقيقية المرمزة، وتمويل التجارة المدعوم من البنوك المركزية، وتدفقات المدفوعات المؤسسية إلى بنية تحتية للأمان تتوسع جنبًا إلى جنب مع حالات الاستخدام التي يدعمها.

ترتبط هذه النهج باتجاه أوسع في الصناعة. أطلقت Ethereum مركز أمان مخصص لما بعد الكم هذا الأسبوع بدعم من ثماني سنوات من البحث و10 فرق عملاء تزيد عن الشحنات الأسبوعية. حددت Google موعدًا نهائيًا في عام 2029 لترحيل خدمات المصادقة الخاصة بها إلى تشفير مقاوم للكم. عبر كل من التكنولوجيا التقليدية والعملة المشفرة، يتحول التركيز من التصحيح التفاعلي إلى هندسة الأمان الاستباقية المعززة بالذكاء الاصطناعي.

وفي الوقت نفسه، يخطط فريق هندسة Ripple لنشر معايير الأمان للتعديلات الجديدة بالتعاون مع مؤسسة XRPL ومشاركة النتائج بشفافية مع المجتمع في الأسابيع القادمة.