Avalanche創設者のEmin Gün Sirer氏は、能力がますます高まる人工知能システムが、XRP Ledgerや他のブロックチェーンネットワークにおいてこれまで検出されなかったソフトウェア脆弱性を発見し、取引を保護する暗号技術を破ることなく攻撃者が弱点を悪用できる可能性があると警告した。
Xへの投稿で、Sirer氏は高度なAIモデルが従来のソフトウェアレビューで見逃された欠陥を特定できると主張した。同氏はブロックチェーンアプリケーション、ソフトウェアライブラリ、暗号通貨ウォレットに影響を与えるソフトウェア実装のリスクを強調し、未発見のコーディング欠陥が確立されたネットワークにとっても脅威となり得ると指摘した。
Sirer氏はRippleに言及しつつ、価値あるブロックチェーンシステムが深刻なセキュリティ上の弱点から自由であるという前提に異議を唱えた。これらのこれまで知られていなかった欠陥は、一般にゼロデイ脆弱性として知られ、攻撃者が発見または悪用した際に開発者に利用可能なパッチがない状態を残す可能性がある。
同氏の発言で概説された懸念によれば、こうした弱点は数十億ドル相当のデジタル資産を危険にさらす可能性がある。しかし、Sirer氏はXRP Ledgerに対するAIを活用した攻撃の証拠を示したり、ネットワーク内の特定の未解決の脆弱性を特定したりはしなかった。
XRP Ledgerのセキュリティ更新がソフトウェア脆弱性を浮き彫りに
Sirer氏の警告は、9月25日の緊急ソフトウェアリリースを受けてXRP Ledgerのセキュリティに改めて注目が集まる中でなされた。バージョン3.4.1は決済エンジンのオーバーフロー脆弱性に対処し、不適切にラップされたBatchトランザクションに対する保護策を導入した。
開発者は当初、ネットワーク運用者がアップデートを展開する間、リリースのソースコードを伏せていた。10月9日に公開された開示情報はその後、両方の脆弱性を詳述し、以前伏せられていたソースコードが公開されたことを確認した。
開示情報によると、決済エンジンの1つの欠陥は、特別に細工されたトランザクションを通じて不正なXRPが作成される可能性があった。2つ目の脆弱性はBatchトランザクションの検証に関するもので、特定の条件下でネットワークのコンセンサスに影響を及ぼす可能性があった。
開示情報はどちらの脆弱性も人工知能に帰属させなかった。また、セキュリティ修正と、AI支援による脆弱性発見に関するSirer氏の警告との関連も立証しなかった。
ブロックチェーン研究者らがAIと暗号技術のリスクを議論
Sirer氏のコメントは、人工知能の進歩が暗号通貨ネットワークのセキュリティにどのように影響し得るかについて、著名なブロックチェーン関係者が議論する中でなされた。Ethereum共同創設者のVitalik Buterin氏は、AI支援による発見が格子ベース暗号の前提に挑戦する可能性について警告している。
Cardano創設者のCharles Hoskinson氏はそうした予測に異議を唱え、利用可能な数学的証拠がそうした進展の提案された時間枠を裏付けるかどうかを疑問視している。
Ethereumの研究者Justin Drake氏は別途、暗号システムで使用されている楕円曲線デジタル署名アルゴリズム（ECDSA）への将来の潜在的脅威について懸念を提起している。
Sirer氏は暗号技術への潜在的リスクを認めつつも、別の懸念を強調した。すなわち、AIシステムがブロックチェーン実装に既に存在するソフトウェア欠陥を特定する能力をますます高める可能性があるという点である。
この区別は重要である。なぜなら、ソフトウェア脆弱性の発見は、取引を保護するために使用される暗号アルゴリズムを必ずしも破る必要はないからである。ソフトウェアが取引を処理または検証する方法の弱点は、その基盤となる暗号技術の強度とは独立してセキュリティリスクを生み出す可能性がある。
Sirer氏の発言は、XRP Ledgerが現在AI主導の悪用に直面していることを立証するものではなかった。むしろ、より高性能なAIツールが、これまで見落とされていたソフトウェアの弱点を攻撃者が発見しやすくする可能性を浮き彫りにし、暗号技術による保護と並んでソフトウェアセキュリティの重要性を強調した。
執筆者:Marcus Renfield暗号通貨市場アナリスト兼オンチェーンライターMarcus Renfieldは、オンチェーンデータ、ビットコインの価格動向、新興市場のナラティブに焦点を当てて暗号通貨市場を取材している。彼の執筆は、資本の流れ、ネットワーク活動、より広範な市場構造が短期および中期のトレンドにどのように影響するかを検証している。彼は、暗号通貨市場のダイナミクスをより深く理解したい読者に向けて、明確でデータに基づいた分析を提供することを目指している。