리플(XRP)은 사이버 공격자들이 블록체인 기술의 취약점을 발견하기 위해 인공지능(AI)을 점점 더 많이 사용하는 것에 대응하여 XRP 원장(XRPL)의 보안을 강화하기 위한 포괄적인 AI 이니셔티브를 시작했다고 발표했습니다.
회사 측은 이러한 새로운 접근 방식의 주요 목표는 취약점이 운영 환경에 도달하기 전에 이를 식별하여 더욱 탄력적인 인프라를 구축하는 것이라고 밝혔습니다.
RippleXDev의 엔지니어링 책임자인 J. Ayo Akinyele은 XRPL 보안 강화를 위해 보다 능동적이고 AI 기반 모델을 채택했다고 밝혔습니다. Akinyele은 개발 프로세스의 모든 단계에 통합된 AI 기반 테스트, 전담 “레드 팀”, 그리고 더욱 엄격해진 평가 기준을 통해 시스템의 신뢰성을 지속적으로 개선할 것이라고 설명했습니다.
새로운 전략에 따라 리플은 XRPL 소프트웨어 개발 수명주기 전체를 재편하고 있습니다. AI 기반 코드 검토, 위협 모델링 프로세스, 공격 시나리오 시뮬레이션을 통해 시스템의 다양한 계층에서 발생할 수 있는 잠재적 위험을 조기에 식별하는 것을 목표로 합니다. 또한 AI는 수동으로 구현하기 어려운 극한 상황 시나리오와 스트레스 테스트를 시뮬레이션하여 더욱 포괄적인 보안 분석을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 사후 대응적인 오류 수정 모델에서 사전 예방적인 보안 아키텍처로의 전환을 의미합니다.
리플은 또한 실제 사용 사례를 기반으로 XRPL 코드베이스를 지속적으로 테스트하기 위해 AI 기반의 전담 레드팀을 구성했습니다. 회사 측은 이 팀이 지금까지 10개 이상의 취약점을 발견했으며, 우선순위를 정하여 해결했다고 발표했습니다. 목표는 단순히 버그를 찾는 것뿐만 아니라 시스템의 진화 과정 전반에 걸쳐 “시스템의 복원력을 지속적으로 테스트”하는 것입니다.
2012년부터 지속적으로 운영되어 온 XRPL은 현재까지 1억 개 이상의 원장을 처리하고 30억 건 이상의 거래를 완료하여 수십억 달러 규모의 가치 이전을 지원해 왔습니다. 그러나 리플은 이러한 오랜 운영 역사로 인해 기술적 복잡성과 시대에 뒤떨어진 설계 결정의 영향이 발생했다고 지적합니다. 특히, 기존 시스템 구성 요소와 새로운 기능이 만나는 지점에서 보안이 가장 취약해진다고 강조합니다.
또한, 회사는 네트워크 업데이트에 대한 보안 기준을 강화하고 있습니다. 새로운 규정은 중요한 변경 사항에 대해 여러 독립적인 감사를 거치도록 하고, 공격 시뮬레이션을 확대하며, 보다 명확한 보안 표준을 정의하는 것을 목표로 합니다. 리플은 이러한 기준이 XRPL 커뮤니티와 협력하여 결정되고 투명하게 공개될 것이라고 밝혔습니다.
*본 내용은 투자 조언이 아닙니다.