Blockchain-betaalbedrijf Ripple is van plan de XRP Ledger (XRPL) te beveiligen met behulp van kunstmatige intelligentie (AI). De nieuwe beveiligingsinspanningen omvatten AI-ondersteunde testen, een speciaal red team en hogere standaarden voor amendementen.
Ayo Akinyele, Hoofd Engineering bij RippleX, deelde het nieuws over de integratie van AI in XRPL in een recent X-bericht. De teams van Ripple en XRPL nemen proactieve maatregelen in plaats van alleen te reageren op problemen nadat deze zich voordoen.
Ze integreren AI-tools in XRPL om kwetsbaarheden eerder en effectiever te helpen identificeren en voorkomen. AI heeft de afgelopen jaren een voortdurende vooruitgang geboekt. Het kan enorme hoeveelheden code analyseren, scenario's simuleren of kleine patronen detecteren die menselijke beoordelaars mogelijk missen.
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…
De nieuwe beveiligingsinspanningen zullen, volgens Ayo, AI-ondersteunde testen en een speciaal red team omvatten. Het red team zou realistische aanvallen simuleren om zwakke punten te vinden voordat kwaadwillende actoren dit doen. Het hebben van een toegewijd team toont aan dat Ripple serieus en toegewijd is aan adversariële testen.
XRPL groeit verder dan basis XRP-overdrachten en is gepositioneerd voor wereldwijde betalingen, getokeniseerde activa en institutionele use-cases.
Naarmate het netwerk groeit, wordt het aantrekkelijker voor aanvallers, dus de beveiliging moet meegroeien. Daarom ziet Ripple de uitbreiding van AI als een enorme kans om van reactief debuggen naar proactief te verschuiven. Dit zou helpen het grootboek sneller en met meer vertrouwen dan ooit tevoren te versterken.
Zoals eerder opgemerkt, verandert de vooruitgang in AI de analyse en het testen van blockchain-protocollen snel en fundamenteel.
Vergeleken met traditionele benaderingen kunnen moderne tools nu complexere codebases verkennen, waardoor randgevallen en verborgen faalmodi aan het licht komen.
De voordelen ervan erkennend, integreren en benutten blockchain-bedrijven en zelfs traders steeds vaker AI-mogelijkheden.
Zo koppelen grote Bitcoin-miners hun mining-rigs los en herbestemmen ze hun datacenters voor AI-computercapaciteit. Hun acties hebben geleid tot een ongekende daling in de hashrate van het Bitcoin-netwerk.
In een andere gedurfde stap in het AI-ecosysteem kondigde Gate aan dat het zich richt op AI-gestuurde handel. Het platform onthulde plannen om AI-gestuurde tools te ontwikkelen via initiatieven zoals GateAI en Gate for AI. Deze initiatieven bieden marktanalyse, strategische inzichten en handelsondersteuning. Ze zijn ook ontworpen om gebruikers te ondersteunen gedurende de hele handelslevenscyclus — van data-analyse tot uitvoering.
