需要了解的是：Ripple正在推出一种人工智能驱动的安全策略，针对XRP账本的开发生命周期内，从代码审查到对抗性测试均嵌入机器学习工具。一个新的AI辅助红队已经发现了超过10个漏洞，并利用模糊测试和自动化对抗性测试寻找十年来代码库中的边缘情况和隐藏故障模式。Ripple优先考虑安全性，专门将下一个XRPL版本用于修复和加强，收紧修订标准，并扩大协作和审计，以追求更大规模的机构和现实资产应用案例。
Ripple正在彻底改革其保护XRP账本的方式，而人工智能是这一努力的核心。
其工程团队在本周早些时候的一篇详细帖子中概述了一个新的AI驱动的XRP账本安全策略，该策略整合了机器学习工具，贯穿整个协议的开发生命周期。
该策略包括对每个拉取请求进行AI辅助代码扫描、基于威胁模型的自动化对抗性测试，以及一个专门的AI辅助红队，持续分析代码库及特性在现实场景中的互动。
新创建的“红队”已经识别出超过10个漏洞，迄今为止已公开披露的低严重性问题，而其余问题则被优先处理并修复。该团队使用模糊测试和自动化对抗性测试在大规模模拟攻击者行为，揭示出更早且覆盖更广的漏洞，相较于传统审计方法。
“人工智能使我们能够从反应式调试转变为主动、系统性地发现漏洞，以比以往任何时候都更快、更有信心地加强账本，”Ripple写道。
这一举措是在XRPL处理日益复杂的工作负载时展开的。自2012年以来，该账本一直在持续运行，处理超过1亿个账本并促进超过30亿笔交易。
如此年龄的代码库自然反映出“在网络早期阶段做出的设计决策、在较小规模下成立的假设，以及预示现代工具之前的模式。”人工智能工具旨在系统地找到长期运行的生产系统中累积的边缘情况和隐藏故障模式。
该策略建立在六个支柱之上。除了AI辅助扫描和红队之外，Ripple还在现代化XRPL的代码库，以解决有限类型安全性和特性之间不一致交互模式等结构性问题。
公司正在扩大与XRPL Commons、XRPL基金会、独立研究人员和验证者运营商的安全合作。协议修订的标准正在提高，对于重大变更，现在需要多个独立的安全审计，同时扩大漏洞赏金和对抗性测试环境。
而下一个XRPL版本将完全专注于漏洞修复和改进，不添加新功能，表明工程团队将强化工作视为近期期的优先项目。
这一时机与Ripple不断扩大的机构足迹相符。
该公司正在在新加坡金融管理局的BLOOM计划下进行试点，全球扩展RipplePayments，寻求澳大利亚金融服务许可证，并推动其RLUSD稳定币的采用。
一个面向代币化现实资产、中央银行支持的贸易融资和企业支付流程的账本，需要与其所支持的用例一起扩展的安全基础设施。
这一做法与更广泛的行业趋势相连。以太坊本周推出了一个专门的后量子安全中心，得到了八年的研究和10多个客户团队每周发布开发网络的支持。谷歌为迁移其身份验证服务到抗量子密码学设定了2029年的最后期限。在传统科技和加密领域，重点正在从反应式修补转向主动的、AI增强的安全工程。
与此同时，Ripple工程团队计划在未来几周内与XRPL基金会合作发布新修订的安全标准，并透明地与社区分享发现。
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