XRP 正采用人工智能，在Bug 发生前解决它们。新的人工智能辅助技术包括安全测试、修改程序代码、变更层级标准等等，目的为增强XRPL可靠性，以支持全球支付、RWA 代币化资产等应用场景。

XRP 利用人工智能增强软件开发生命周期

人工智能已成为增强区块链软件开发生命周期（Software Development Life Cycle, SDLC）的标准。开发团队将其整合至各项开发环节，包含定期执行对抗性程式码扫描，以及针对每一项拉取请求（Pull Request）进行辅助审查，这种做法能系统化探索复杂的程式码，发现传统人工测试易忽略的边缘案例（Edge Cases）与隐藏故障模式。人工智能得以建立分层防御模型，使潜在问题在进入生产环境（Production Environment）前即被识别与缓解，提升系统的可预测性。

XRP Ledger 自2012 年起支援全球支付与RWA 发行，系统已处理超过1 亿个帐本区块与30 亿笔交易，保障数十亿美元的价值转移。长期运行的软体往往有早期设计的旧式逻辑，开发团队组建了一支专门的人工智能辅助红队分析新旧功能交界处的安全性，这类边界处通常是漏洞好发区域。目前，红队已透过自动化对抗性测试与模糊测试（Fuzzing），模拟攻击者行为，对核心系统（Rippled / XRPLD）进行压力测试，成功识别出10 余项漏洞。虽然多数属低危险等级，但均已进入优先修复程序。

提供赏金计划进行测试

重大变更在正式上线前，必须经过多次独立的安全审计，XRP 透过扩大的漏洞赏金计划与攻击马拉松(Hackathons) 进行实战测试。 XRP 将安全工作分散给不同专家，以减少防御盲点。此次升级的网路修订(Amendments) 启动标准亦提高。

透明度是安全策略的另一项支柱。开发团队承诺定期公开安全揭露资讯与研究成果与社群共同制定开发的安全标准，透过与XRPLF 合作发布的安全准备标准(Security Readiness Standards)，确保所有新增功能在并入分类帐本前，皆符合风险评估与测试标准。

XRP 目前正在新加坡金融管理局的BLOOM 计划下开展试点项目，在全球扩展Ripple Payments 业务，寻求获得澳洲金融服务牌照、以及推动RLUSD 稳定币的普及化。此外，Ripple 工程团队计划与XRPL 基金会合作，在未来几周内发布新修订的安全标准。

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