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根據外電報導，瑞波公司正準備在 XRP 分散式帳本「XRP Ledger(XRPL)」全面導入「AI 基於人工智慧的安全系統」，藉此提前偵測「程式碼」中的潛在漏洞，強化「XRPL 安全性」與「區塊鏈穩定度」。在駭客已開始運用「AI」大規模掃描弱點的情況下，瑞波選擇以 AI 對 AI，建立更主動的防禦機制。
瑞波表示，這套「AI 安全框架」將持續監控既有 XRPL 區塊鏈程式碼，並在新「程式碼」上線前預先檢查可能出現的錯誤與缺陷。瑞波工程部門負責人 Ayo Akinyele 指出，人工智慧的進步，正在徹底改變區塊鏈協議分析與測試的方式。透過 AI，可以在龐大而複雜的程式碼中，系統性找出傳統審查模式容易忽略的「隱性錯誤」與各種邊界情境（edge cases），提升整體「XRPL 生態系」的可靠度。
這一布局，與近來「AI 駭客攻擊」快速升級的趨勢密切相關。區塊鏈安全公司 Halborn 的專家 Gabi Urrutia 曾表示，利用 AI 搜尋「脆弱的智慧合約」變得更快、更便宜，且能在更大規模上進行，讓自動化攻擊的門檻不斷降低。「評論」AI 已讓攻擊者能在短時間內掃描大量鏈上專案，傳統只靠人工審計的模式，顯然難以應付這種速度與規模。
在這樣的環境下，最大問題在於「防禦方」導入 AI 的腳步普遍落後於攻擊者。過去以「事前審計」為主的安全模型越來越難應對不斷演化的威脅，市場上也開始出現對「持續監控」與「自動化檢測」的更高需求。
瑞波此次強化「XRPL 安全架構」的計畫中，AI 將被嵌入 XRPL 開發的各個階段：從新功能設計、程式碼撰寫、版本更新到部署前測試，AI 工具都會同步檢視新舊程式碼的變更，並模擬不同模組之間互動下可能產生的潛在風險。例如，當某個功能更新牽動多個子系統時，AI 模型可自動生成壓力測試與極端使用情境，嘗試觸發人類工程師較難預想到的「極端錯誤狀況」，降低系統在實際運行中遭遇「黑天鵝」式漏洞的機率。
為了支援這套「AI 安全系統」，瑞波成立了專門負責「AI 分析」的安全小組，專注於 XRPL 協議與核心程式碼的自動化檢測與驗證。據悉，這個團隊已透過 AI 工具找出並修正超過 10 個「輕微漏洞」，雖然尚未構成重大安全事件，但顯示 AI 在早期缺陷發現上的實際成效。「評論」對於公鏈與底層協議而言，即便是輕微錯誤，一旦在錯誤條件下被觸發，也可能演變為影響整條鏈運作的系統性風險，因此早期修補尤為關鍵。
瑞波同時強調，導入 AI 並不代表只依賴機器。未來將同步推進「程式碼基礎現代化」、強化內部「安全流程」，並與外部安全研究人員與驗證者社群展開更緊密合作，建立多層次的防禦網。Akinyele 表示，如今的「區塊鏈安全」已經不再是一次性審核就能解決的問題，而是一個需要持續強化、反覆測試與定期改進的長期過程；隨著「XRP Ledger(XRPL)」功能愈加複雜、應用場景不斷擴大，安全的重要性只會進一步提升。
在攻擊與防護雙方都逐漸將「AI」武器化的背景下，包括「XRP Ledger(XRPL)」在內的公鏈安全策略，正快速由傳統的「事前審計」模式轉向「持續監測與即時防禦」架構。未來，能否善用 AI 建立即時、動態的安全防線，將成為各大區塊鏈基礎設施能否獲得市場與開發者信任的關鍵。
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