XRP Ledger Gets AI Security Upgrade As Ripple Prepares For Bigger Growth

bitcoinist2026-03-28 tarihinde yayınlandı2026-03-28 tarihinde güncellendi

Özet

Ripple is implementing a major structural shift in how security is handled on the XRP Ledger (XRPL), tying its next phase of security work directly to its ambitions in global payments and tokenized assets. The overhaul integrates AI-assisted testing, a dedicated red team, stricter amendment reviews, and a broader modernization of the codebase. AI is being used to proactively discover vulnerabilities, shift from reactive debugging, and simulate complex edge cases at scale. The red team has already uncovered over 10 bugs. RippleX team emphasized that resilience must be a process of continuous hardening. Governance around network amendments will also be formalized with multiple audits and clearer readiness criteria. The next XRPL release will focus solely on bug fixes and improvements, prioritizing security and reliability over new features as the ledger aims for institutional-grade growth.

Ripple says it is overhauling how security is handled on the XRP Ledger, adding AI-assisted testing, a dedicated red team, stricter amendment review standards, and a broader push to modernize parts of the codebase. Notably, Ripple is explicitly tying XRPL’s next phase of security work to its ambitions in global payments, tokenized assets, and institutional financial infrastructure.

In its March 26 blog post, Ripple framed the initiative less as a narrow tooling upgrade and more as a structural shift in how XRPL is maintained. Senior Director of Engineering at RippleX Ayo Akinyele wrote that XRPL has been running since 2012 and, over that period, has processed more than 100 million ledgers, facilitated over 3 billion transactions, and secured billions in value transfer. That operating history, Ripple argued, is both a strength and a complication: a long-lived production codebase carries legacy assumptions, older design decisions, and engineering patterns that may no longer match the demands of a larger, more complex network.

The company’s core argument is that AI changes the security equation by making it easier to explore edge cases and hidden failure modes at scale. “AI allows us to shift from reactive debugging to proactive, systematic discovery of vulnerabilities, strengthening the ledger faster and with greater confidence than ever before,” Akinyele wrote. He added that for XRPL, resilience “must be continuous: not a one-time validation, but an ongoing process of hardening, testing and improving as XRPL evolves.”

Ripple broke the plan into several layers. It said AI is being integrated across the software development lifecycle through adversarial code scanning, AI-assisted reviews on every pull request, threat modeling, attack-surface mapping, and simulations of edge cases and stress scenarios that would be difficult to generate manually. The company also said it has established a dedicated AI-assisted red team focused on how XRPL features interact in real-world conditions, especially where legacy logic meets newer functionality.

That red-team effort is already producing findings, according to Ripple and developers involved in the initiative. In the blog post, Ripple said the team has uncovered “10+ bugs,” with only low-severity issues disclosed publicly so far and all findings being prioritized for fixes. In a separate X post, Mayukha Vadari said the effort had already been “incredibly fruitful,” adding that the team had found “a number of bugs across a range of severities.” She described the project as “exactly the kind of continuous, adversarial push XRPL needs as it continues to grow.”

Ripple is also using the moment to address broader code quality issues that sit above any single bug. The post says many problems in long-lived systems stem from structural weaknesses such as limited type safety, inconsistent feature interactions, weak invariant enforcement, and assumptions that are either undocumented or not enforced. The implication is that Ripple is not only trying to catch vulnerabilities earlier, but to reduce the conditions that allow classes of vulnerabilities to recur.

Another major part of the announcement is governance around amendments. Ripple said significant changes will face multiple independent security audits, expanded bug bounty incentives, more attackathons, and clearer readiness criteria before activation. It also said those criteria will be defined and published with the XRPL Foundation, signaling an attempt to formalize the security bar for network changes rather than evaluate them on a looser, case-by-case basis.

Notably, Ripple also highlighted that the next XRPL release will focus on bug fixes and improvements without introducing new features, a choice that suggests hardening the stack is taking priority over shipping more functionality. As XRPL pushes deeper into tokenized assets, payments, and institutional DeFi, Ripple is making the case that the next stage of growth depends less on novelty and more on whether the ledger can keep raising its reliability threshold in public.

At press time, XRP traded at $1.33.

XRP falls below the 200-week EMA again, 1-week chart | Source: XRPUSDT on TradingView.com

Trend Kriptolar

İlgili Sorular

QWhat are the key components of Ripple's security upgrade for the XRP Ledger?

ARipple's security upgrade includes AI-assisted testing, a dedicated red team, stricter amendment review standards, adversarial code scanning, AI-assisted reviews on every pull request, threat modeling, attack-surface mapping, and simulations of edge cases and stress scenarios.

QHow does Ripple claim AI will change the security approach for XRPL?

ARipple claims AI changes the security equation by shifting from reactive debugging to proactive, systematic discovery of vulnerabilities, allowing them to explore edge cases and hidden failure modes at scale, thereby strengthening the ledger faster and with greater confidence.

QWhat has the dedicated AI-assisted red team already discovered according to the announcement?

AThe dedicated AI-assisted red team has uncovered over 10 bugs, with only low-severity issues disclosed publicly so far. The findings are described as 'incredibly fruitful,' including a number of bugs across a range of severities.

QWhat is the focus of the next XRPL release as mentioned in the blog post?

AThe next XRPL release will focus on bug fixes and improvements without introducing new features, indicating that hardening the stack and improving reliability is taking priority over adding more functionality.

QHow is Ripple changing the governance process for significant amendments to the XRPL?

ASignificant amendments will now face multiple independent security audits, expanded bug bounty incentives, more attackathons, and clearer readiness criteria before activation. These criteria will be defined and published with the XRPL Foundation to formalize the security bar for network changes.

İlgili Okumalar

From South Korea to the United States: Blue-Collar Jobs Are Becoming Increasingly Popular, Thanks to AI

AI is reshaping the labor market's value proposition. The traditional four-year college degree is losing its appeal as a guaranteed career path, while skilled blue-collar trades like electricians, welders, and plumbers are experiencing historic demand and wage premiums. This shift is driven by dual pressures: AI's displacement of certain white-collar roles and a booming need for physical infrastructure and data center construction. Data confirms the trend. In the U.S., vocational school revenue surged, and a significant portion of recent layoffs are AI-related. Surveys show a majority of Gen Z adults plan to pursue blue-collar work, citing better job security against AI automation. Vocational education interest has exploded recently. Experts cite a psychological shift as younger generations seek tangible, AI-resistant careers and avoid high student debt. In many cases, salaries for skilled trades now match or exceed those requiring a bachelor's degree. In South Korea, semiconductor vocational high schools boast near-total employment, with graduates securing high-paying roles at companies like Samsung. The shortage is structural, exacerbated by a retiring baby boomer workforce and massive infrastructure projects. Companies like JPMorgan Chase, Meta, and Lowe's are investing heavily in training programs. However, overcoming historical stigma and a "perception gap" around trade careers remains a key challenge to closing the talent gap.

marsbit58 dk önce

From South Korea to the United States: Blue-Collar Jobs Are Becoming Increasingly Popular, Thanks to AI

marsbit58 dk önce

Qualcomm: AI Hype Subsides, When Will Smartphones Emerge from the Gloom?

Qualcomm reported its Q3 FY2026 results (ending June 2026), with revenue of $9.95B, down 4% YoY but above expectations. Gross margin declined to 53.1%, pressured by rising costs across manufacturing and memory. Key business segments showed mixed performance: Handset revenue fell 19.6% YoY to $5.09B, dragged by an 11% decline in non-Apple Android shipments and weaker high-end mix. Conversely, Automotive revenue surged 61% to $1.59B, and IoT grew 9% to $1.83B. Core operating profit dropped 41% YoY due to margin compression and higher expenses. Management's Q4 FY2026 guidance projects revenue of $9.7B-$10.5B, in line with consensus, but Non-GAAP EPS guidance of $2.05-$2.25 fell short of expectations. Amidst persistent weakness in its core handset market, Qualcomm is pursuing growth in AI, focusing on Edge AI (smartphones, PCs, automotive) and Data Center AI. Its data center strategy includes four pillars: AI accelerators (e.g., AI200), commercial CPUs (Dragonfly C1000), custom silicon, and connectivity solutions. While these initiatives initially boosted its stock, concerns over AI capital expenditure sustainability have since erased those gains. The company targets $5B in data center revenue for FY2027 and $15B for FY2029. The report concludes that with the traditional handset business still under pressure, the data center opportunity is currently viewed as a longer-term option, and a more conservative valuation based on core operations may be warranted until AI contributions materialize.

marsbit1 saat önce

Qualcomm: AI Hype Subsides, When Will Smartphones Emerge from the Gloom?

marsbit1 saat önce

From TPU to Self-Evolving Agents: How Jeff Dean Predicts the Next Step in AI

At the 2026 YC Startup School, Jeff Dean outlined his vision for AI's next phase, shifting focus from simply scaling models to building intelligent, autonomous systems. He believes AI's progress is no longer just about creating smarter models, but about integrating them into systems capable of long-term, iterative work, automated experimentation, and continuous learning. This evolution moves the competition from "who has the bigger model" to "who can best organize intelligence." Dean suggests AI capabilities are now comparable to a junior engineer, enabling the automation of complex workflows. However, the true challenge and opportunity lie in managing these AI "workers" at scale. He emphasizes the importance of **context engineering**—structuring tools, memory, and feedback loops—over raw model power. For startups, this means building deep expertise in niche domains where general models currently fail (near 0-1% success rates), leveraging proprietary data, specialized tools, and domain-specific evaluators. A recurring theme is re-examining fundamental constraints. Dean's past work, like moving Google's search index to memory or creating the TPU, stemmed from questioning outdated assumptions about hardware and cost. He sees similar inflection points today, particularly in **specialized inference hardware** to drastically reduce latency and energy consumption for real-time Agent operation. Notably, he points out that in modern AI systems, the dominant cost is often not computation but **data movement**. Reliable, long-running Agents require robust system design, borrowing concepts from distributed computing like checkpointing, state management, and parallel exploration to handle failures and maintain progress over days or weeks. As AI automates execution, the scarcest human skills will shift to **defining clear specifications**, **judging what problems are worth solving** (taste), and designing effective feedback loops. Ultimately, Dean's framework prioritizes understanding the problem deeply, identifying the true bottlenecks, and systematically building closed-loop systems where AI can not only perform tasks but also improve AI itself.

marsbit1 saat önce

From TPU to Self-Evolving Agents: How Jeff Dean Predicts the Next Step in AI

marsbit1 saat önce

İşlemler

Spot

Popüler Makaleler

XRP 2.0 Nedir

XRP 2.0: Kriptopara Manzarasında Yeni Bir Sınır XRP 2.0'a Giriş Kriptopara alanı sürekli olarak evriliyor, yeni projeler sürekli olarak dikkat ve benimseme için mücadele ediyor. Bu vaatkar girişimlerden biri, ileri düzey blok zinciri teknolojisi ve güçlü şifreleme yöntemlerini kullanmak üzere tasarlanmış yeni bir kriptopara projesi olan XRP 2.0'dır. İsim Ripple’ın XRP'si ile benzerlikler taşısa da, XRP 2.0'un bağımsız olarak çalıştığını, işlem güvenliğini, gizliliği ve ölçeklenebilirliği artırmaya odaklandığını belirtmek önemlidir. Dijital finansal alan giderek merkeziyetsiz çözümleri benimsedikçe, XRP 2.0, web3'e ve genel olarak kriptopara projelerinin genişlemesine anlamlı bir şekilde katkıda bulunmayı hedeflemektedir. XRP 2.0 Nedir? XRP 2.0'ın temelinde, güvenli ve merkeziyetsiz bir dijital para ekosistemi yaratmayı amaçlayan bir kriptopara projesidir. Temel teknolojisi, karmaşık blok zinciri prensiplerini ileri düzey şifreleme teknikleriyle entegre eder. XRP 2.0'ın ana hedefi, hızlı işlem yürütümünü sağlarken kullanıcılar için artırılmış gizlilik korumalarını öncelikli hale getirerek kendini güvenilir ve etkili bir platform olarak kurmaktır. Proje, mevcut kriptoparaların karşılaştığı birçok sınırlamanın çözümü olarak tanıtılmakta ve daha yüksek işlem hacimlerini, geliştirilmiş hız ve gizlilikle yönetebilen bir sistem önermektedir. Bu çok yönlülük, XRP 2.0'ı çeşitli dijital para birimleriyle dolu bir pazarda önemli bir rakip haline getiriyor. XRP 2.0’ın Yaratıcıları Kimdir? XRP 2.0'ın yaratıcısının kimliği 'Wilbur' olarak belirtilmiştir. Ancak, Wilbur veya ona bağlı varlıklar hakkında kapsamlı bilgiler ulaşılmaz durumdadır. Birçok kriptopara yaratıcısının anonimliği, genellikle bir derece gizlilik ve güvenliği korumayı amaçlayan endüstride yaygın bir olgudur. XRP 2.0’ın Yatırımcıları Kimlerdir? Şu anda, XRP 2.0’ı destekleyen yatırım kuruluşları veya organizasyonlarına dair spesifik bilgiler kamuya açık değildir. Kriptopara sektöründe, tanınmış yatırımcılar tarafından desteklenmek bir projenin güvenilirliğini ve başarısını önemli ölçüde etkileyebilir; ancak XRP 2.0'ın finansal destekçileri ile ilgili şeffaflık henüz sağlanmamıştır. XRP 2.0 Nasıl Çalışır? XRP 2.0, güvenli ve merkeziyetsiz işlemler sağlamak için blok zinciri teknolojisi ve gelişmiş şifreleme algoritmalarının bir kombinasyonunu kullanarak öne çıkmaktadır. Yenilikçi yapısı, kullanıcı etkileşimini artırmaya ve geleneksel kriptopara işlemlerinin ötesinde işlevselliği genişletmeye yönelik tasarlanmış benzersiz özellikler içerir. Bu özellikler arasında, XRP 2.0, metin-görüntü ve metin-ses işlevsellikleri gibi yapay zeka destekli yetenekler entegre etmektedir. Bu eklemeler, kullanıcılar için etkileşimli deneyimi artırmayı ve çeşitli sektörlerde daha geniş uygulama alanını teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Teknolojik ilerlemeleri, kullanıcı odaklı tasarımla birleştirerek, XRP 2.0, kriptopara çözümlerini operasyonel çerçevelerine entegre etmeyi düşünen çeşitli bireyler ve işletmelerin dikkatini çekmeyi hedeflemektedir. XRP 2.0 Zaman Çizelgesi XRP 2.0'ı anlamak, şu ana kadar tanımladığı dönüm noktalarını incelemeyi gerektirir: 23 Temmuz 2023: XRP 2.0, blok zinciri alanında güvenli ve merkeziyetsiz işlem kabiliyetlerini devrim niteliğinde sunmayı hedefleyen yeni bir kriptopara projesi olarak tanıtıldı. 8 Eylül 2023: XRP20 adlı başka bir projenin lansmanı gerçekleşti, bu, XRP 2.0 ile ilgisi olmayan Ethereum blok zincirinde bir ERC-20 token'ın ortaya çıkışını işaret ediyor. 13 Kasım 2023: XRP Defteri, rippled sunucu yazılımının 2.0.0 versiyonunun yayınlanmasıyla önemli bir güncelleme aldı. Bu gelişmenin XRP 2.0 kriptopara projesi ile bağlantılı olmadığını belirtmek önemlidir. XRP 2.0 Hakkında Anahtar Noktalar XRP 2.0'ın özünü distile etmek için birkaç kritik faktör öne çıkmaktadır: Benzersiz Özellikler: AI destekli metin-görüntü ve metin-ses gibi özelliklerin eklenmesi, XRP 2.0'ın potansiyel uygulamalarını daha da çeşitlendirir. Blockchain Teknolojisi: Çerçeve, işlemler için güvenli ve merkeziyetsiz bir ortam sağlamak üzere gelişmiş blok zinciri mekanizmaları ve şifreleme protokolleri kullanır. Ölçeklenebilirlik ve Gizlilik: XRP 2.0, işlem süreçlerinde artırılmış gizlilik korumalarını ve büyüyen kullanıcı tabanını karşılamak için gerekli ölçeklenebilirliği önceliklendirir. Ripple ile İlişki Yok: Önemli olarak, adıyla birlikte hareket etmemesine rağmen, XRP 2.0’ın Ripple’ın XRP’si ile herhangi bir bağı veya iş birliği bulunmamaktadır; bu, onun kriptopara ekosistemindeki operasyonel çerçevesini ve hedeflerini belirgin bir şekilde ayırmaktadır. Sonuç XRP 2.0, kriptopara alanında güvenlik, gizlilik ve verimlilik kombinasyonu sunmayı hedefleyen iddialı bir girişimi temsil etmektedir. Karmaşık teknolojileri ve kullanıcı dostu özellikleri entegre ederek, proje kriptoparanın günümüz dijital ekonomisinde neler başarabileceğinin ufkunu genişletmeyi hedefliyor. Yaratıcısının anonimliği ve açıklanmayan yatırımcıların eksikliği bazıları için soru işaretleri oluşturabilir, ancak XRP 2.0'ın ileri düzey işlevsellikler ve merkeziyetsizlik konusundaki odaklanması, onu giderek kalabalıklaşan bir kriptopara pazarında çekici kılmaktadır. Kriptopara manzarası evrimini sürdürdükçe, XRP 2.0, güvenli ve ölçeklenebilir blok zinciri çözümlerinin genişlemesinde önemli bir oyuncu olarak ortaya çıkabilir.

232 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.04.05Güncellenme 2024.12.03

XRP 2.0 Nedir

XRP Nasıl Satın Alınır

HTX.com’a hoş geldiniz! XRP (XRP) satın alma işlemlerini basit ve kullanışlı bir hâle getirdik. Adım adım açıkladığımız rehberimizi takip ederek kripto yolculuğunuza başlayın. 1. Adım: HTX Hesabınızı OluşturunHTX'te ücretsiz bir hesap açmak için e-posta adresinizi veya telefon numaranızı kullanın. Sorunsuzca kaydolun ve tüm özelliklerin kilidini açın. Hesabımı Aç2. Adım: Kripto Satın Al Bölümüne Gidin ve Ödeme Yönteminizi SeçinKredi/Banka Kartı: Visa veya Mastercard'ınızı kullanarak anında XRP (XRP) satın alın.Bakiye: Sorunsuz bir şekilde işlem yapmak için HTX hesap bakiyenizdeki fonları kullanın.Üçüncü Taraflar: Kullanımı kolaylaştırmak için Google Pay ve Apple Pay gibi popüler ödeme yöntemlerini ekledik.P2P: HTX'teki diğer kullanıcılarla doğrudan işlem yapın.Borsa Dışı (OTC): Yatırımcılar için kişiye özel hizmetler ve rekabetçi döviz kurları sunuyoruz.3. Adım: XRP (XRP) Varlıklarınızı SaklayınXRP (XRP) satın aldıktan sonra HTX hesabınızda saklayın. Alternatif olarak, blok zinciri transferi yoluyla başka bir yere gönderebilir veya diğer kripto para birimlerini takas etmek için kullanabilirsiniz.4. Adım: XRP (XRP) Varlıklarınızla İşlem YapınHTX'in spot piyasasında XRP (XRP) ile kolayca işlemler yapın.Hesabınıza erişin, işlem çiftinizi seçin, işlemlerinizi gerçekleştirin ve gerçek zamanlı olarak izleyin. Hem yeni başlayanlar hem de deneyimli yatırımcılar için kullanıcı dostu bir deneyim sunuyoruz.

2.2k Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.12.10Güncellenme 2026.06.02

XRP Nasıl Satın Alınır

Tartışmalar

HTX Topluluğuna hoş geldiniz. Burada, en son platform gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olabilir ve profesyonel piyasa görüşlerine erişebilirsiniz. Kullanıcıların XRP (XRP) fiyatı hakkındaki görüşleri aşağıda sunulmaktadır.

活动图片