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 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. بمفردها، لم تكن أي من الميزتين مشكلة. لكن عند دمجهما تحت ظروف معينة، أنشأ مسار استغلال كان يمكن أن يسمح للمهاجم بخداع السجل ليُسجل دفعة على أنها مكتملة بالكامل بينما فقط جزء من XRP المقصود تم نقله فعلاً.

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 تقدم قيمة جزئية هي بالضبط نوع الاختلاف الذي يستهلك السيولة من AMMs و DEXs قبل أن يلاحظ أحد أن الحسابات خاطئة.

لم يكن الخطأ بسيطًا. كان يتطلب محاكاة تفاعلات حافة الحالة التي نادرًا ما تظهر في عمليات التدقيق البشري، ولهذا السبب تحديدًا ظل غير مكتشف حتى عثر عليه أداة أمان تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

كيف تم اكتشافه وإصلاحه

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

عند الاكتشاف، عملت مؤسسة XRPL وفريق Ripple الهندسي 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 تُفقد أية أموال. صفر.

تم دمج الإصلاح في إصدار rippled 2.3.0 وما بعده.

                سوق العملات الرقمية لديه عامل محفز واحد متبقٍ لتسعيره ويصل يوم الأحد

لماذا يهم استجابة الحوكمة

الإصلاح الفني هو جزء من القصة. استجابة الحوكمة هي الجزء الآخر. قامت شبكة XRPL بحل ثغرة حرجة بدون هجرة صعبة، بدون تقسيم السلسلة، وبدون أي فترة توقف للشبكة. عملية التعديل، التي وصفها نقاد XRPL أحيانًا بأنها بطيئة أو مفرطة في الحذر، تعاملت مع مشكلة أمنية خطيرة بكفاءة ودون أي أضرار جانبية للمستخدمين.

بالنسبة للمشاركين المؤسساتيين الذين يستخدمون بنية مدفوعات Ripple، فإن هذا النتيجة تحمل وزنًا حقيقيًا. قدرة شبكة من الطبقة الأولى على تصحيح خلل حرج على مستوى منطق الكود، 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 أدوات التدقيق باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي التي حددت ثغرات في البنية التحتية للبلوكشين الإنتاجية والتي غاب عنها 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.