La société de paiements blockchain Ripple prévoit de sécuriser le XRP Ledger (XRPL) en utilisant l’intelligence artificielle (IA). Les nouvelles mesures de sécurité incluront des tests assistés par IA, une équipe rouge dédiée et des normes plus strictes pour les modifications.
Ripple adopte l’IA pour la sécurité de l’XRPL
Ayo Akinyele, responsable de l’ingénierie chez RippleX, a partagé la nouvelle de l’intégration de l’IA dans l’XRPL dans un récent post sur X. Les équipes Ripple et XRPL prennent des mesures proactives plutôt que de simplement réagir aux problèmes après leur apparition.
Ils intègrent des outils d’IA dans l’XRPL pour aider à identifier et prévenir les vulnérabilités plus tôt et plus efficacement. L’IA a continué de progresser ces dernières années. Elle peut analyser d’énormes quantités de code, simuler des scénarios ou repérer de petits motifs que les examinateurs humains pourraient manquer.
Selon Ayo, les nouvelles mesures de sécurité comprendront des tests assistés par IA et une équipe rouge dédiée. L’équipe rouge simulerait des attaques du monde réel pour découvrir des faiblesses avant que de mauvais acteurs ne le fassent. Disposer d’une équipe dédiée montre que Ripple est sérieux et engagé dans les tests adverses.
L’XRPL évolue au-delà des simples transferts XRP et se positionne pour les paiements mondiaux, les actifs tokenisés et les cas d’utilisation institutionnels.
À mesure que le réseau se développe, il devient plus attractif pour les attaquants, donc la sécurité doit suivre cette croissance. Ainsi, Ripple voit l’expansion de l’IA comme une opportunité majeure de passer d’une détection réactive des bugs à une approche proactive. Cela aiderait à renforcer le registre plus rapidement et avec une confiance accrue.
Avancement de la blockchain avec les tests par IA
Comme mentionné précédemment, les progrès de l’IA changent rapidement et fondamentalement l’analyse et le test des protocoles blockchain.
Comparés aux approches traditionnelles, les outils modernes peuvent désormais explorer des bases de code plus complexes, découvrir des cas limites et des modes de défaillance cachés.
Reconnaissant ces avantages, les entreprises blockchain et même les traders intègrent de plus en plus les capacités de l’IA.
Par exemple, de grands mineurs de Bitcoin débranchent leurs rigs de minage et réaffectent leurs centres de données pour le calcul IA. Leurs actions ont conduit à une chute sans précédent du taux de hachage du réseau Bitcoin.
Dans une autre initiative audacieuse dans l’écosystème IA, Gate a annoncé qu’il se lançait dans le trading piloté par l’IA. La plateforme a révélé ses plans pour développer des outils pilotés par l’IA via des initiatives telles que GateAI et Gate for AI. Ces initiatives offrent des analyses de marché, des insights stratégiques et un support au trading. Elles sont également conçues pour accompagner les utilisateurs tout au long du cycle de trading — de l’analyse des données à l’exécution.
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