شرکت پرداخت بلاکچینی ریپل (Ripple) در حال برنامهریزی برای ایمنسازی XRP Ledger (XRPL) با استفاده از هوش مصنوعی (AI) است. تلاشهای امنیتی جدید شامل تستهای با کمک هوش مصنوعی، یک تیم قرمز اختصاصی و استانداردهای بالاتر برای تغییرات اصلاحی خواهد بود.
آیو آکینیل، مدیر مهندسی در RippleX، خبر ادغام هوش مصنوعی در XRPL را در یک پست اخیر در X به اشتراک گذاشت. تیمهای ریپل و XRPL به جای واکنش نشان دادن به مشکلات پس از وقوع، اقدامات پیشگیرانه انجام میدهند.
آنها ابزارهای هوش مصنوعی را در XRPL گنجاندهاند تا به شناسایی و جلوگیری از آسیبپذیریها در مراحل اولیه و با اثربخشی بیشتر کمک کنند. هوش مصنوعی طی چند سال گذشته به پیشرفت خود ادامه داده است. این فناوری میتواند حجم وسیعی از کد را تجزیه و تحلیل کند، سناریوها را شبیهسازی کند یا الگوهای جزئی را که ممکن است از چشم بازرسان انسانی پنهان بماند، شناسایی کند.
We’re taking a more proactive, AI-driven approach to strengthening XRPL security.
— J. Ayo Akinyele (@ja_akinyele) March 26, 2026
That includes AI-assisted testing across the development lifecycle, a dedicated red team, and higher standards for how changes are evaluated before they go live.
As XRPL scales to support global…
به گفته آیو، تلاشهای امنیتی جدید شامل تستهای با کمک هوش مصنوعی و یک تیم قرمز اختصاصی خواهد بود. تیم قرمز حملات واقعی را شبیهسازی میکند تا نقاط ضعف را قبل از اینکه مهاجمان پیدا کنند، کشف کند. داشتن یک تیم اختصاصی نشان میدهد که ریپل در مورد آزمایشهای تهاجمی جدی و متعهد است.
XRPL در حال فراتر رفتن از انتقالهای اولیه XRP است و برای پرداختهای جهانی، داراییهای توکنیزه شده و موارد استفاده سازمانی موقعیتیابی شده است.
با رشد شبکه، جذابیت آن برای مهاجمان بیشتر میشود، بنابراین امنیت نیز باید با آن مقیاسپذیر باشد. از این رو، ریپل گسترش هوش مصنوعی را فرصتی بزرگ برای تغییر از اشکالزدایی واکنشی به رویکرد پیشگیرانه میبیند. این امر به تقویت هرچه سریعتر و با اطمینان بیشتر دفتر کل (ledger) کمک خواهد کرد.
همانطور که قبلاً اشاره شد، پیشرفتهای هوش مصنوعی به سرعت و به طور بنیادی در حال تغییر تحلیل و آزمایش پروتکلهای بلاکچین هستند.
در مقایسه با رویکردهای سنتی، ابزارهای مدرن اکنون میتوانند پایگاههای کد پیچیدهتری را بررسی کرده و موارد خاص (edge cases) و حالتهای شکست پنهان را کشف کنند.
با درک مزایای آن، شرکتهای بلاکچین و حتی معاملهگران به طور فزایندهای در حال ادغام و بهرهبرداری از قابلیتهای هوش مصنوعی هستند.
به عنوان مثال، استخراجکنندگان بزرگ بیتکوین در حال جدا کردن دستگاههای استخراج خود و تغییر کاربری مراکز دادهشان برای محاسبات هوش مصنوعی هستند. اقدامات آنها منجر به کاهش بیسابقه نرخ هش (hashrate) در شبکه بیتکوین شده است.
در اقدامی جسورانه دیگر در اکوسیستم هوش مصنوعی، Gate اعلام کرد که در حال ورود به حوزه معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی است. این پلتفرم از برنامههایی برای توسعه ابزارهای هوش مصنوعی از طریق ابتکاراتی مانند GateAI و Gate for AI رونمایی کرد. این ابتکارات تجزیه و تحلیل بازار، بینشهای استراتژیک و پشتیبانی معاملاتی را ارائه میدهند. همچنین آنها برای کمک به کاربران در طول چرخه عمر معاملات — از تجزیه و تحلیل دادهها تا اجرا — طراحی شدهاند.
