Alat AI mendeteksi bug kritis pada XRP Ledger yang berpotensi menguras dompet

Sebuah alat keamanan AI otonom menemukan bug di XRP Ledger yang, jika tidak terdeteksi, dapat memungkinkan penyerang mencuri dana dari akun manapun di jaringan tanpa pernah menyentuh kunci privat korban.

Kerentanan, diungkapkan pada hari Kamis oleh XRPL Labs, terdapat dalam logika validasi tanda tangan dari amandemen Batch, sebuah peningkatan yang sedang menunggu persetujuan yang akan memungkinkan beberapa transaksi untuk dikemas dan dieksekusi bersama-sama.

Amandemen tersebut masih dalam tahap pemungutan suara di antara validator dan belum diaktifkan di mainnet, yang berarti tidak ada dana yang pernah berisiko. Namun, jalur eksploitasi tersebut adalah salah satu yang terburuk untuk sebuah blockchain.

Berikut adalah penjelasan mengenai bug tersebut dalam istilah yang sederhana. Transaksi batch memungkinkan pengguna menggabungkan beberapa operasi menjadi satu. Karena transaksi individu di dalam batch tidak membawa tanda tangan masing-masing, sistem mengandalkan daftar penandatangan batch untuk memastikan bahwa setiap akun yang terlibat telah memberikan otorisasi terhadap bundel tersebut.

Fungsi validasi yang memeriksa para penandatangan tersebut memiliki kesalahan loop kritis. Jika fungsi tersebut menemukan penandatangan yang akunnya belum ada di buku besar, dan kunci tanda tangannya cocok dengan akun mereka sendiri — kasus normal untuk akun baru — fungsi tersebut langsung menyatakan seluruh pemeriksaan berhasil dan berhenti memeriksa sisa daftar.

Seorang penyerang dapat mengeksploitasi hal ini dengan menyusun sebuah batch yang terdiri dari tiga transaksi. Transaksi pertama membuat akun baru yang dikendalikan oleh penyerang. Transaksi kedua adalah transaksi sederhana dari akun baru tersebut, menjadikannya penanda tangan yang diperlukan. Transaksi ketiga adalah pembayaran dari akun korban kepada penyerang.

Karena akun baru belum ada saat validasi dijalankan, pemeriksaan penandatangan keluar lebih awal setelah entri pertama dan tidak pernah memverifikasi entri kedua. Dana korban bergerak tanpa kunci mereka pernah terlibat.

Pranamya Keshkamat dan alat keamanan otonom Cantina AI, Apex, mengidentifikasi celah tersebut melalui analisis statis terhadap basis kode pada 19 Februari dan mengajukan pengungkapan yang bertanggung jawab. Tim teknik Ripple memvalidasi laporan tersebut pada malam yang sama dengan bukti konsep independen.

Responnya cepat. Validator di Unique Node List jaringan segera disarankan untuk memilih "Tidak" pada amandemen tersebut.

Sebuah rilis darurat, rippled 3.1.1, diterbitkan pada 23 Februari, menandai baik Batch maupun amandemen terkait fixBatchInnerSigs sebagai tidak didukung untuk mencegah keduanya aktif. Sebuah pengganti yang telah diperbaiki bernama BatchV1_1 telah dibuat dan sedang dalam proses tinjauan, dengan tanggal rilis yang belum ditetapkan.

Fakta bahwa sebuah alat AI menemukan hal ini sudah menjadi hal yang cukup penting.

XRPL Labs menyatakan bahwa mereka akan menambahkan pipeline audit kode yang dibantu AI sebagai langkah standar dalam proses tinjauannya ke depan, bersama dengan perluasan analisis statis yang dirancang khusus untuk mendeteksi jenis keluar loop prematur yang menyebabkan bug ini.