Ripple busca reduzir a superfície de ataque do XRP Ledger enquanto testes de auditoria de IA avaliam impulso de empréstimos

Ripple está se movendo para reduzir a superfície de ataque do XRP Ledger (XRPL) enquanto se prepara para expandir o empréstimo nativo.

A empresa recomendou a remoção de mais de 10.000 linhas de código não utilizado do XChainBridge enquanto o Protocolo de Empréstimo V1.1 passa por uma revisão de segurança apenas com IA através do Audit Engine da Sherlock.

Os esforços paralelos ocorrem em um momento em que as plataformas de criptomoedas enfrentam pressão renovada para fortalecer suas defesas. Mais de $1,31 bilhão foi perdido em 344 incidentes de segurança no primeiro semestre de 2026, com vulnerabilidades de código permanecendo a categoria de ataque mais comum da indústria.

Axelar deixa Ripple com 10.000 linhas que não deseja mais

O argumento original para manter o XChainBridge (XLS-38) enfraqueceu após a Ripple recorrer à Axelar para a Sidechain EVM do XRPL e a demanda mais ampla pela ponte nativa não se materializar.

O XLS-38 foi projetado para permitir que ativos se movessem entre o XRPL e sidechains conectadas através de servidores testemunhas que observam transações e atestam a atividade entre redes. A arquitetura foi destinada a suportar sidechains privadas, autorizadas e experimentais, enquanto também fornecia uma ponte entre a mainnet do XRPL e a Sidechain EVM.

A Ripple acabou escolhendo a Axelar para a Sidechain EVM após avaliar segurança, experiência do usuário, descentralização e as demandas operacionais de manter uma ponte.

A empresa afirmou que o modelo de testemunha do XLS-38 apresentava trade-offs que se tornaram mais difíceis de gerenciar à medida que o valor protegido por uma ponte aumentava. Expandir o conjunto de testemunhas poderia melhorar a descentralização, mas adicionar complexidade de coordenação e governança, enquanto um grupo menor concentraria mais confiança entre os operadores.

A Ripple anunciou sua decisão de usar a Axelar em junho de 2024, mas manteve o XLS-38 disponível para votação de validadores e deu aos desenvolvedores cerca de 12 a 15 meses para demonstrar a demanda por sidechains privadas que exigissem especificamente a emenda.

No entanto, essa demanda não alcançou o nível que a Ripple esperava.

O resultado é um bloco substancial de código inativo que os desenvolvedores devem continuar mantendo e revisando, mesmo que seu principal caso de uso tenha sido tratado em outro lugar.

A Ripple estima que retirar o XChainBridge e a emenda relacionada fixXChainRewardRounding eventualmente removeria mais de 10.000 linhas do xrpld.

A Ripple identificou a carga de manutenção, a complexidade dos contribuintes e a superfície de ataque como custos de manter funcionalidades dormentes, argumentando que o XRPL deve permanecer enxuto à medida que a rede evolui.

A recomendação não remove o XLS-38 imediatamente. A Ripple controla um voto de validador, e a proposta permanece sujeita ao processo de emenda do XRPL.

Se a comunidade apoiar a mudança, a Ripple planeja primeiro marcar o XChainBridge como obsoleto. Validadores que adotarem uma versão de software contendo essa designação parariam de votar pela emenda, permitindo que o código fosse removido em uma versão posterior uma vez que a rede convergisse.

A Ripple também deixou em aberto a possibilidade de reconsiderar se os desenvolvedores puderem demonstrar projetos concretos que ainda exijam o XLS-38.

Empréstimos levantam um desafio de segurança diferente

Reduzir o código legado ocorre enquanto o XRPL se prepara para introduzir uma infraestrutura de empréstimos com consideravelmente mais interações financeiras a serem asseguradas.

O Protocolo de Empréstimo V1.1 baseia-se no impulso da Ripple para trazer capacidades nativas de empréstimo e tomada de empréstimos para o XRPL junto com Cofres de Ativos Únicos. A arquitetura subjacente combina gerenciamento do ciclo de vida do empréstimo, cálculos de taxas de juros, roteamento de taxas multipartes, permissões baseadas em credenciais e interações com pools de ativos.

A Ripple descreveu o sistema de empréstimos como uma das adições financeiramente mais complexas desenvolvidas para o XRPL desde o lançamento da rede.

Em 27 de agosto, a Sherlock anunciou que a versão V1.1 havia iniciado uma revisão de segurança intensiva apenas com IA através de seu Audit Engine. O sistema combina múltiplos auditores de IA e modelos de ponta com capacidades de segurança especializadas, ajustando a cobertura e a profundidade ao protocolo em exame.

A Sherlock não divulgou quaisquer descobertas ou uma data de conclusão. A empresa afirmou que um relato mais completo será fornecido assim que o processo for finalizado.

A revisão segue um processo de segurança incomumente extenso para a base de código de empréstimos e do Single Asset Vault anterior, onde testes repetidos encontraram vulnerabilidades mesmo após rodadas anteriores de escrutínio.

A Ripple e a Immunefi realizaram um ataque de $200.000 no final de 2025, cobrindo 35.498 linhas de código. O evento atraiu 455 submissões de 131 pesquisadores e, no final, produziu 94 descobertas únicas válidas, incluindo 15 classificadas como críticas e 19 como de alta severidade. A Ripple afirmou que abordou todos os problemas identificados.

A empresa subsequentemente submeteu o sistema de empréstimos a auditorias adicionais, testes comunitários, fuzzing e um programa de red-team assistido por IA.

Entre março e maio, a equipe de red-team de IA da Ripple registrou 20 tickets específicos de empréstimos e identificou sete bugs confirmados que foram corrigidos.

Entre eles estavam uma invariância invertida que poderia ter permitido que colaterais fantasmas passassem despercebidos, um vetor de spam sem taxa envolvendo pagamentos de empréstimos e um problema de overflow de inteiro que poderia ter causado um deadlock em um nó.

Essas descobertas fornecem uma razão prática para testes repetidos enquanto a Ripple trabalha na V1.1. A empresa afirmou que a melhoria incorpora feedback de parceiros e lições da implementação anterior.

O programa mais amplo de red-team de IA da Ripple também descobriu problemas de alta severidade fora do âmbito de empréstimos. Um lançamento focado em segurança do xrpld no início deste ano incluiu correções para caminhos de falha expostos ao público, problemas de verificação de limites e interações entre recursos identificadas através do programa e testes associados.

A onda de ataques no setor de criptomoedas aumenta o custo de bugs não detectados

A expansão do programa de segurança do XRPL coincide com um ambiente de ataques em toda a indústria que continua a ser custoso, apesar de anos de auditorias e programas de recompensas por bugs.

Em julho, a CertiK registrou perdas de $1,315 bilhão em 344 incidentes de segurança durante os primeiros seis meses de 2026.

Embora isso tenha sido menor do que o valor total do ano anterior, o primeiro semestre de 2025 incluiu a excepcional violação de $1,45 bilhão da Bybit. Excluindo esse evento, a CertiK calculou que as perdas comparáveis aumentaram cerca de 28% este ano.

As vulnerabilidades de código foram o tipo de ataque mais frequente, aparecendo em 204 incidentes. A CertiK também descobriu que os atacantes estavam cada vez mais retornando a contratos com mais de um ano, mostrando como as vulnerabilidades podem permanecer exploráveis muito depois que o software foi implantado.

Algumas das maiores perdas vieram de outras fraquezas. Compromissos de carteiras geraram mais de $444 milhões em perdas, enquanto o compromisso do Kelp DAO RPC e a violação do Drift Protocol juntos contabilizaram $576 milhões.

Essa distinção é significativa porque nenhuma auditoria de código, seja impulsionada por IA ou não, aborda todas as ameaças de segurança enfrentadas por um protocolo ou seus usuários.

Consequentemente, a Ripple tem utilizado várias camadas de testes em vez de confiar exclusivamente na IA. Seu processo de desenvolvimento de empréstimos incluiu auditorias independentes, competições de segurança públicas, fuzzing, métodos formais, testes comunitários e descoberta de vulnerabilidades assistida por IA.

Os próprios pesquisadores de segurança da Ripple também alertaram contra tratar a IA como um substituto para a revisão especializada. A empresa afirmou que seus pipelines de IA produzem falsos positivos e que a validação humana continua sendo particularmente importante para bugs sutis onde um modelo pode interpretar erroneamente como uma invariância deve se comportar.

Isso cria um teste adicional para o engajamento exclusivo de IA do Sherlock. A revisão pode mostrar até onde modelos especializados podem estender a cobertura de segurança de protocolo, mas sua utilidade dependerá, em última análise, das vulnerabilidades que identificar e se essas descobertas se traduzirem em correções antes que a versão V1.1 avance.

Por enquanto, Sherlock não divulgou resultados. Portanto, a Ripple está tentando reduzir fontes conhecidas de complexidade desnecessária em uma parte do XRPL, enquanto submete a próxima geração de funcionalidade financeira a um escrutínio cada vez mais agressivo antes que mais valor dependa dela.

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