Olho IA cibernético selando rachadura vermelha em escudo XRP com feixe cyan, simbolizando detecção proativa de bug crítico no ledger

IA Detecta Bug Crítico no XRP Ledger Antes de Drenar Carteiras

Uma ferramenta de inteligência artificial autônoma, Apex, da empresa Cantina, junto a um engenheiro de segurança, identificou uma falha crítica na lógica de validação de assinaturas do XRP Ledger (XRPL). A vulnerabilidade no amendment Batch (XLS-56), ainda em fase de votação, poderia permitir que atacantes executassem transações e esvaziassem carteiras sem possuir as chaves privadas dos usuários. A XRPL Foundation agiu rapidamente, liberando um patch de emergência antes da ativação na mainnet, preservando bilhões em valor de mercado.


O Que é o Batch Amendment?

O Batch Amendment, ou XLS-56, é uma proposta para otimizar o processamento de transações no XRPL. Ele permite agrupar múltiplas ‘transações internas’ (inner transactions) dentro de uma transação externa (outer batch). Para economizar poder computacional e melhorar a eficiência, as inner transactions são deixadas sem assinatura individual. Em vez disso, a autorização é delegada à lista de signers definida na transação batch externa.

Essa abordagem é semelhante a um sistema de multi-assinatura otimizado, onde o batch atua como envelope confiável. No XRPL, amendments como esse passam por uma fase de votação pelos validadores antes da ativação na mainnet, garantindo consenso comunitário. O Batch visava reduzir custos de transação e latência em cenários de alto volume, como pagamentos em massa ou DeFi.

No entanto, a implementação continha um erro sutil na lógica de verificação, expondo o ledger a riscos graves se ativado.

A Mecânica da Vulnerabilidade

A falha residia em um loop na validação de signers. O processo normal verifica se pelo menos um signer autorizado aprova a transação para cada inner transaction. Porém, se o sistema encontrasse um signer associado a uma conta que ainda não existia no ledger, e a chave de assinatura coincidisse com essa conta hipotética, o código declarava sucesso imediato e saía do loop prematuramente.

Isso bypassava verificações adicionais de validadores, permitindo que um atacante criasse uma sequência de transações em batch maliciosas. Imagine um cenário onde o atacante cria uma conta inexistente como signer falso, fazendo coincidir a chave com a de uma vítima. Transações como transferências de XRP ou deleções de contas poderiam ser executadas sem autenticação real, drenando fundos ou alterando o estado do ledger.

Analistas estimam que um exploit em escala poderia desestabilizar o ecossistema XRPL, com perdas potenciais próximas a US$ 80 bilhões em capitalização de mercado de XRP, além de erosão de confiança nos validadores.

Descoberta pela IA e Resposta da Fundação

A detecção veio de uma análise estática do código-fonte do rippled pela Apex, uma ‘bug hunter’ autônoma da Cantina, em colaboração com o pesquisador Pranamya Keshkamat. A ferramenta escaneou o código proposto, identificando a lógica falha antes da implantação. A XRPL Foundation divulgou o relatório em seu blog, confirmando o risco e creditando a divulgação responsável.

Validadores foram instruídos a votar contra o amendment. Em 23 de fevereiro, a versão rippled 3.1.1 foi lançada como patch de emergência, marcando explicitamente o Batch como não suportado. Um fix completo, removendo o early-exit loop e adicionando guards de autorização mais rígidos, está em revisão por pares. Nenhuma mainnet foi afetada, pois o amendment não ativou.

Por Que Auditoria Proativa com IA Importa?

Esse incidente destaca a superioridade da auditoria automatizada sobre revisões manuais puras. Ferramentas como Apex realizam static analysis exaustiva, cobrindo bilhões de caminhos de código que humanos podem ignorar. No blockchain, onde ‘código é lei’, falhas como essa podem custar bilhões e minar a descentralização.

Para o ecossistema XRPL, reforça a importância do processo de amendments: votação aberta previne ativações precipitadas. Investidores e usuários devem valorizar protocolos com auditorias contínuas e ferramentas AI, reduzindo riscos sistêmicos. O futuro da segurança em blockchains passa por IA proativa, protegendo capital antes que exploits ocorram.


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