أداة الذكاء الاصطناعي تكتشف خطأ حرج في سجل XRP قبل أن يتمكن القراصنة من استغلاله

• إعلان -

كشفت أداة تدقيق أمني تعتمد على الذكاء الاصطناعي عن ثغرة خطيرة في عملية الإنفاق المزدوج داخل سجل XRP في فبراير 2026، مما قد يمنع خسارة مئات الملايين من أصول المستخدمين قبل أن يتم لمس محفظة واحدة.

ما الذي فعله الخطأ فعلاً

كانت الثغرة تقع عند تقاطع ميزتين محددتين في XRPL: المدفوعات الجزئية وبعض منطق العقود الذكية على نمط الضمانات المؤجلة. بمفردها، لم تكن أي من الميزتين مشكلة. لكن عند دمجهما تحت ظروف معينة، أنشأ مسار استغلال يمكن للمهاجم من خلاله خداع السجل ليُسجل دفعة على أنها مكتملة بالكامل بينما يتم نقل جزء فقط من XRP المقصود.

الهدف العملي لمثل هذا الاستغلال كان سيشمل صانعي السوق الآليين والبورصات اللامركزية التي تعمل على السجل. كلاهما يعتمد على منطق تسوية دقيق ليعمل بشكل صحيح. معاملة تُقرأ على أنها مكتملة بينما تُسلم قيمة جزئية هي بالضبط نوع الاختلاف الذي يستهلك السيولة من AMMs و DEXs قبل أن يلاحظ أحد أن الحسابات غير صحيحة.

لم يكن الخطأ بسيطًا. كان يتطلب محاكاة تفاعلات حافة الحالة التي نادرًا ما تظهر في عمليات التدقيق البشري، ولهذا السبب لم يتم اكتشافه حتى عثر عليه أداة أمنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

كيف تم اكتشافه وإصلاحه

نُسب اكتشاف الثغرة إلى أداة تدقيق تعتمد على الذكاء الاصطناعي تستخدم منهجية التحقق الرسمي، ويقال إنها من شركة تعمل في مجال CertiK أو Immunefi. تعمل التحقق الرسمي عن طريق نمذجة سلوك الكود رياضيًا عبر مليارات من حالات المعاملات الممكنة، بما في ذلك التركيبات التي لن يفكر المدققون البشريون في اختبارها لأنها تقع خارج أنماط الاستخدام العادية. كانت الثغرة موجودة في واحدة من تلك التركيبات.

عند اكتشافها، عملت مؤسسة XRPL وفريق هندسة Ripple بشكل خاص مع شركة الأمان لتطوير تصحيح قبل الكشف العام. ثم تم تقديم الإصلاح من خلال عملية تعديل الحوكمة القياسية لـ XRPL، التي تتطلب موافقة 80% من شبكة المدققين على مدى 14 يومًا ليتم اعتمادها. تم تمرير التعديل. لم تُخسر أموال. صفر.

تم دمج الإصلاح في إصدار rippled 2.3.0 وما بعده.

السوق الرقمية لديها عامل واحد فقط لاحتسابه قبل أن يصل، ويصل يوم الأحد

لماذا يهم استجابة الحوكمة

الحل الفني هو جزء من القصة. الاستجابة الحوكمية هي الجزء الآخر. تمكنت شبكة XRPL من حل ثغرة حرجة بدون fork صلب، بدون تقسيم السلسلة، وبدون أي فترة توقف للشبكة. عملية التعديل، التي وصفها منتقدو XRPL أحيانًا بأنها بطيئة أو مفرطة في الحذر، تعاملت مع مشكلة أمنية حقيقية بكفاءة ودون أي أضرار جانبية للمستخدمين.

بالنسبة للمشاركين المؤسساتيين الذين يستخدمون بنية دفع Ripple، فإن هذا النتيجة لها وزن حقيقي. القدرة على تصحيح عيب حرج على مستوى منطق الكود في شبكة رئيسية كبيرة، قبل استغلاله، من خلال عملية توافق منسقة ومنظمة للمدققين، هو سجل عمليات مهم عندما يتحول الحديث إلى اعتماد مؤسسي على نطاق واسع.

الإشارة الأوسع

يمثل هذا الحادث أحد الأمثلة المبكرة والأكثر أهمية على استخدام أدوات التدقيق بالذكاء الاصطناعي التوليدي في تحديد الثغرات في البنية التحتية للبلوكشين الإنتاجية التي فاتت على المراجعة البشرية. لا يعني ذلك أن المدققين البشريين أصبحوا عاطلين عن العمل. بل أن الجمع بين التحقق الرسمي على مستوى الآلة والخبرة البشرية يخلق وضع أمني أقوى بشكل ملموس مما يحققه أي منهما بمفرده.