Herramienta de IA detecta un fallo crítico en XRP Ledger que podría haber vaciado carteras
La vulnerabilidad en la validación de firmas de la enmienda Batch se encontró durante la fase de votación y nunca llegó a la red principal, pero la vía de explotación fue lo suficientemente grave como para que a los validadores se les indicara inmediatamente que la rechazaran.
- Un error crítico en la enmienda pendiente del Batch del XRP Ledger podría haber permitido a los atacantes robar fondos de cualquier cuenta sin acceder a las claves privadas, pero fue detectado antes de su activación.
- La falla se originó por un error de bucle en la lógica de validación de firmas en lote que permitió que una transacción maliciosa en lote eludiera las verificaciones y moviera los fondos de una víctima.
- Descubierta por la investigadora Pranamya Keshkamat y la herramienta Apex de Cantina AI, la vulnerabilidad llevó a que los validadores rechazaran la enmienda, provocó un lanzamiento de emergencia de Rippled 3.1.1 y motivó a XRPL Labs a adoptar auditorías de código asistidas por IA.
Una herramienta de seguridad autónoma de IA detectó un error en el Libro Mayor de XRP que, de haber permanecido sin ser detectado, podría haber permitido a un atacante robar fondos de cualquier cuenta en la red sin necesidad de acceder a las claves privadas de la víctima.
La vulnerabilidad, divulgado el jueves por XRPL Labs, se encontraba en la lógica de validación de firmas de la enmienda Batch, una actualización pendiente que permitiría agrupar y ejecutar múltiples transacciones conjuntamente.
La enmienda aún se encontraba en su fase de votación entre los validadores y no se había activado en la red principal, lo que significa que nunca estuvieron en riesgo fondos alguno. Pero la vía de explotación fue de las peores posibles para una cadena de bloques.
Esto es lo que hizo el error en términos sencillos. Las transacciones agrupadas permiten a los usuarios combinar varias operaciones en una sola. Debido a que las transacciones individuales dentro del lote no llevan sus propias firmas, el sistema se basa en una lista de firmantes del lote para confirmar que cada cuenta involucrada ha autorizado el conjunto.
La función de validación que verificaba a esos firmantes tenía un error crítico en el ciclo. Si encontraba un firmante cuya cuenta aún no existía en el libro mayor, y cuya clave de firma coincidía con su propia cuenta — el caso normal para una cuenta completamente nueva — declaraba inmediatamente que toda la verificación era exitosa y dejaba de revisar el resto de la lista.
Un atacante podría aprovechar esto construyendo un lote con tres transacciones. La primera crea una nueva cuenta que el atacante controla. La segunda es una transacción sencilla desde esa nueva cuenta, convirtiéndola en un firmante requerido. La tercera es un pago desde la cuenta de la víctima hacia el atacante.
Debido a que la nueva cuenta aún no existe cuando se ejecuta la validación, la verificación del firmante termina prematuramente después de la primera entrada y nunca verifica la segunda. Los fondos de la víctima se mueven sin que sus claves estén involucradas en ningún momento.
Pranamya Keshkamat y la herramienta de seguridad autónoma Apex de Cantina AI identificaron la vulnerabilidad mediante un análisis estático del código el 19 de febrero y presentaron una divulgación responsable. El equipo de ingeniería de Ripple validó el informe esa misma noche con una prueba de concepto independiente.
La respuesta fue rápida. Se aconsejó de inmediato a los validadores en la Lista de Nodos Únicos de la red votar "No" en la enmienda.
Se publicó una versión de emergencia, rippled 3.1.1, el 23 de febrero, marcando tanto a Batch como a la enmienda relacionada fixBatchInnerSigs como no compatibles para evitar que se activen en el futuro. Se ha desarrollado un reemplazo corregido llamado BatchV1_1 que está en revisión, sin una fecha de lanzamiento establecida.
El hecho de que una herramienta de IA haya encontrado esto es notable por sí mismo.
XRPL Labs anunció que incorporará flujos de trabajo de auditoría de código asistidos por IA como un paso estándar en su proceso de revisión en adelante, junto con un análisis estático ampliado diseñado específicamente para detectar el tipo de salidas prematuras de bucles que provocaron este error.
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