Ripple, XRP Ledger'da Yapay Zeka Destekli Kırmızı Ekip Görevlendirdi, İşte Buldukları Şeyler

Dalgalanma entegre Yapay zekanın tüm geliştirme yaşam döngüsü boyunca kullanımı XRP Defteri (XRPL)Otomatik kod taraması, düşmanca testler ve yapay zeka destekli özel bir kırmızı ekip de dahil olmak üzere çeşitli yöntemler kullanılıyor. Bu çabalar şimdiden sonuç vermeye başladı: Kırmızı ekip 10'dan fazla hata tespit etti ve şu ana kadar kamuoyuna açıklanan sorunların çoğu daha düşük önem derecesine sahip.

Ripple, XRP Ledger Güvenliğini Neden Şimdi Yeniden Yapılandırıyor?

XRP Ledger kesintisiz olarak çalışıyor. 2012'den beri üretiyoruzBu süre zarfında 100 milyondan fazla defter kaydı işledi ve 3 milyardan fazla işlemi kolaylaştırdı. Bu başarı önemli olmakla birlikte, pratik bir sonucu da beraberinde getiriyor: bazıları modern güvenlik araçlarından önceye dayanan, on yıldan fazla süren mühendislik kararlarını yansıtan bir kod tabanı.

Ripple, yakın tarihli bir blog yazısında, "Ağın önceki aşamalarında alınan tasarım kararları, daha küçük ölçekte geçerli olan varsayımlar ve modern araçlardan önce var olan kalıplar, sistemin bugün nasıl çalıştığını topluca şekillendiriyor" diye belirtti.

Şirket, bu revizyonun zamanlamasını XRPL'nin genişleyen rolüne bağlıyor. Ağ artık kurumsal ödemeleri, gerçek dünya varlık tokenizasyonunu ve Singapur Para Otoritesi'nin dijital para ve ödemeleri araştıran merkez bankası destekli bir programı olan BLOOM girişimi gibi finansal altyapı projelerini destekliyor. İş yükleri daha karmaşık hale geldikçe ve riskler arttıkça, Ripple, eski test yaklaşımlarının tek başına artık yeterli olmadığını savunuyor.

Modern Güvenlik Testlerinde Yapay Zekanın Rolü

Yapay zekâ yazılım güvenliği için yeni bir kavram değil, ancak blok zinciri protokollerine uygulanması hız kazandı. Makine öğrenimi araçları, manuel incelemenin sağlayamayacağı bir ölçekte büyük kod tabanlarını sistematik olarak keşfedebilir, uç durumları ortaya çıkarabilir ve saldırgan davranışlarını simüle edebilir.

Önemli bir veri noktası: İki haftalık bir deney sırasında, Anthropic'in Claude Opus 4.6 modeli Firefox tarayıcısında 22 güvenlik açığı tespit etti ve bunların 14'ü oldukça ciddi olarak sınıflandırıldı. Bu tür bir sonuç, sektör genelindeki blockchain geliştiricilerini yapay zeka destekli güvenliği daha ciddiye almaya yöneltti.

Ripple'ın görüşüne göre, kötü niyetli kişiler zaten benzer araçları kullanarak güvenlik açıklarını buluyor ve bu da geliştirme tarafının simetrik bir yanıt vermesini gerektiriyor.

Ripple'ın Yapay Zeka Güvenlik Stratejisi Gerçekte Neleri İçeriyor?

Strateji, kodun nasıl yazıldığından canlı ağ için değişikliklerin nasıl onaylandığına kadar her şeyi kapsayan altı temel üzerine kurulmuştur.

Başlıca teknik bileşenler şunlardır:

• Her çekme isteğinde (PR) yapay zeka destekli kod taraması: Önerilen her kod değişikliği, birleştirilmeden önce düşman saldırılarını tarama araçları kullanılarak incelenir ve böylece sorunlar sürecin daha erken aşamalarında tespit edilir.
• Otomatik bulanıklaştırma ve düşmanca test: Ripple, rastgele girdiler yerine açık tehdit modelleriyle yönlendirilen, beklenmedik veya hatalı girdileri sisteme besleyerek sistemin nasıl tepki verdiğini görmek anlamına gelen "fuzzing" yöntemini kullanır.
• Tehdit modellemesi ve saldırı yüzeyi haritalaması: Yeni ve mevcut özellikler, yalnızca tek başlarına nasıl davrandıkları açısından değil, birbirleriyle nasıl etkileşimde bulundukları açısından da analiz edilir.
• Uç durum simülasyonu: Yapay zeka araçları, özellikle eski kodun yeni işlevsellikle birleştiği noktalarda, elle oluşturulması pratik olmayan stres senaryoları üretir.

Yapay Zeka Destekli Kırmızı Ekip

Güvenlikte kırmızı ekip, saldırgan gibi düşünüp hareket eden bir gruptur. Ripple, özellikle XRPL kod tabanına odaklanan, yapay zeka destekli özel bir kırmızı ekip kurmuştur. Bu ekip, her bir özelliği ayrı ayrı test etmek yerine, özelliklerin gerçek dünya koşullarında nasıl etkileşimde bulunduğunu inceler; çünkü uzun ömürlü sistemlerde kırılganlık genellikle bu tür testlerden kaynaklanır.

Umut Vaat Eden Projeleri Keşfedin...

Umut Vadeden Projeler...

(İlan)

Makale devam ediyor...

Kırmızı ekip şimdiden 10'dan fazla hata tespit etti. Ripple, tespit edilen tüm sorunların önceliklendirilerek düzeltildiğini ve daha önemli bulguların koordineli açıklama süreçleri aracılığıyla ele alındığını belirtiyor.

Ripple Yapısal Kod Sorunlarını Nasıl Ele Alıyor?

Aktif testlerin ötesinde, Ripple temel kod tabanını modernize etmek için çalışıyor. Bu, yalnızca testlerin tam olarak çözemediği bir sorun kategorisine çözüm getiriyor.

Uzun ömürlü sistemlerde, hatalar genellikle tekil hatalardan ziyade yapısal sorunlardan kaynaklanır. Ripple, XRPL'de bunlardan birkaçını tespit etmiştir:

• Sınırlı tip güvenliği, yani kodun bir fonksiyonun hangi tür verileri kabul edebileceği veya döndürebileceği konusunda her zaman katı kurallar uygulamaması anlamına gelir.
• Ağ geçmişi boyunca farklı noktalarda eklenen özellikler arasında tutarsız etkileşim kalıpları.
• Yetersiz değişmezlik uygulaması, sistemin nasıl davranması gerektiğine dair varsayımların kodun kendisi tarafından resmi olarak kontrol edilmemesi durumudur.
• Geliştiricilerin örtük olarak güvendiği ancak sistemin doğrulamadığı, belgelenmemiş veya uygulanmayan varsayımlar.

Bu sorunların giderilmesi, sistemi daha öngörülebilir ve anlaşılması daha kolay hale getirerek, beklenmedik etkileşimlerden kaynaklanan hataların ortaya çıkma olasılığını azaltır.

XRPL Değişiklikleri İçin Neler Değişiyor?

Değişiklikler, XRP Ledger'da protokol düzeyindeki değişikliklerin etkinleştirildiği mekanizmadır. Yürürlüğe girmeleri için doğrulayıcıların mutabakatını gerektirirler.

Ripple, değişikliklerin etkinleştirilmeden önce nasıl değerlendirildiği konusunda çıtayı yükseltiyor. Bundan sonra, önemli protokol değişiklikleri, birden fazla bağımsız güvenlik denetimi, dış araştırmacıları teşvik etmek için genişletilmiş hata ödül programları ve katılımcıların yeni özellikler yayına girmeden önce aktif olarak bozmaya çalıştığı yapılandırılmış etkinlikler olan saldırı maratonları aracılığıyla düşmanca testler gerektirecektir.

Ripple, XRPL Vakfı ile iş birliği içinde açık güvenlik hazırlık kriterleri tanımlayacağını ve yayınlayacağını, ağda etkinleştirilmeden önce değişikliklerin karşılaması gereken test, inceleme ve risk değerlendirmesi için net eşikler belirleyeceğini söylüyor.

XRP Ledger İçin Sırada Ne Var?

Ripple, bir sonraki XRPL sürümünün tamamen hata düzeltmelerine ve kod iyileştirmelerine ayrılacağını, yeni özellikler içermeyeceğini doğruladı. Bu, temel çalışmalara odaklanmak için özellik geliştirme çalışmalarına bilinçli bir ara verildiğinin sinyalini veriyor.

Şirket ayrıca XRPL Commons, XRPL Vakfı, bağımsız güvenlik araştırmacıları, doğrulayıcı operatörleri ve harici güvenlik firmaları da dahil olmak üzere harici ortaklarla iş birliğini derinleştirmeyi planlıyor. Farklı bakış açılarına sahip birden fazla kuruluş arasında güvenlik çalışmalarının dağıtılması, yüksek riskli altyapılarda standart bir uygulamadır ve Ripple bunu XRPL için resmileştiriyor.

Güvenlik açıklamaları, yayınlanan bulgular ve edinilen dersler, açık bir şeffaflık taahhüdünün parçası olarak daha geniş bir toplulukla açıkça paylaşılacaktır.

Sonuç

Ripple, XRP Ledger geliştirme sürecinin her aşamasına yapay zekayı entegre ediyor; bireysel kod değişikliklerinin incelenmesinden, canlı ağın tam ölçekli düşmanca simülasyonuna kadar. 

Kırmızı ekip şimdiden 10'dan fazla hata buldu, bir sonraki XRPL sürümü yeni özellikler içermeyecek ve XRPL Vakfı ile birlikte değişiklikler için yeni güvenlik kriterleri geliştiriliyor. Bu çaba, altyapı arızasına toleransın sıfıra yakın olduğu kurumsal ödemeler ve varlık tokenizasyonunda ağın genişleyen rolüne doğrudan bir yanıt niteliğindedir.

Kaynaklar

1. Ripple tarafından yazılan blog yazısıBüyümenin Bir Sonraki Aşaması İçin Yapay Zeka ile XRP Defter Güvenliğini Güçlendirmek

2. Tech In Asia tarafından hazırlanan rapor.Ripple, XRP Ledger geliştirme sürecine yapay zeka güvenlik kontrolleri ekliyor.

3. CoinDesk tarafından raporRipple, kurumsal kullanım alanları genişledikçe XRP Ledger'ı stres testinden geçirmek için yapay zekaya yöneliyor.