สรุปข่าว
- AI bot “Apex” จับ bug วิกฤตใน XRPL Batch amendment ก่อนเข้า mainnet
- ช่องโหว่อาจทำให้แฮ็กเกอร์โอนเงินจากบัญชีเหยื่อได้โดยไม่ต้องมี private key
- เสี่ยงสูญเสียสินทรัพย์ถึง $80,000 ล้าน (2.48 ล้านล้านบาท) ถ้า bug นี้ถูกใช้งาน
แนวโน้มผลกระทบต่อราคา: Neutral
ถือเป็นการเพิ่มความเชื่อมั่นในระบบ security ของ XRPL ระยะยาว
วงการคริปโตเพิ่งรอดพ้นวิกฤตครั้งใหญ่ หลัง AI security bot ตัวหนึ่งจับช่องโหว่ร้ายแรงใน XRP Ledger ที่อาจทำให้แฮ็กเกอร์โจรกรรมเงินมูลค่าหลักหมื่นล้านดอลลาร์ได้ในนาทีสุดท้ายก่อนที่ bug จะถูกเปิดใช้งานบน mainnet
XRPL Foundation ประกาศเมื่อวันที่ 27 กุมภาพันธ์ 2026 ว่าได้แพตช์ช่องโหว่วิกฤตใน Batch amendment ที่เกือบจะผ่านการโหวตและเข้าสู่ mainnet ได้สำเร็จ
การค้นพบ Bug ด้วย AI
เมื่อวันที่ 19 กุมภาพันธ์ 2026 Pranamya Keshkamat วิศวกรความปลอดภัยจากบริษัท Cantina ร่วมกับ AI security bot ชื่อ “Apex” พบช่องโหว่ร้ายแรงในโค้ดของ XRPL Batch amendment หรือที่รู้จักในชื่อ XLS-56
Hari Mulackal CEO ของ Cantina และ Spearbit กล่าวว่า autonomous bug hunter Apex พบช่องโหว่นี้ผ่าน static analysis ของ rippled codebase และยื่นรายงานให้ทีมวิศวกรของ Ripple ตรวจสอบและเริ่มแพตช์ทันที
Mulackal เพิ่มเติมว่า หากช่องโหว่นี้ถูกใช้งาน มันจะกลายเป็นการแฮ็กด้านความปลอดภัยที่ใหญ่ที่สุดในโลกเมื่อคิดเป็นมูลค่าดอลลาร์ โดยมีสินทรัพย์เสี่ยงโดยตรงเกือบ $80,0000 ล้าน ซึ่งตัวเลขนี้น่าจะหมายถึง market cap ของ XRP
Batch Amendment คืออะไร
Batch amendment หรือ XLS-56 เป็นข้อเสนอเพื่อเพิ่มฟีเจอร์ batched transactions บน XRP Ledger ซึ่งจะอนุญาตให้รวม inner transactions หลาย ๆ รายการเข้าเป็น batch เดียว เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและการประสานงาน
ใน design ดั้งเดิม inner transactions เหล่านี้จงใจไม่ได้ถูกลงนาม แต่มีการมอบอำนาจให้กับ outer batch transaction ที่มีรายชื่อผู้ลงนาม
อย่างไรก็ตาม การออกแบบนี้มีช่องโหว่ร้ายแรงในส่วน signature-validation logic
ช่องโหว่ทำงานอย่างไร
ช่องโหว่อยู่ใน signature validation code ของ Batch amendment ซึ่งอาจทำให้แฮ็กเกอร์สามารถ execute transactions จากบัญชีเหยื่อ รวมถึงการโอนเงินออก โดยไม่ต้องมี private keys ของเหยื่อเลย
สถานการณ์การโจมตีที่เป็นไปได้ต้องสร้าง batch transaction ที่ออกแบบมาอย่างละเอียด แฮ็กเกอร์จะสร้าง batch ที่มี inner operations สามอันที่ถูกจัดให้ใช้ประโยชน์จากตรรกะที่ผิดพลาดในการตรวจสอบผู้ลงนาม
ขั้นแรก inner transaction หนึ่งจะสร้างบัญชีใหม่ที่แฮ็กเกอร์ควบคุมอย่างสมบูรณ์ ขั้นที่สอง inner transaction อีกอันจะส่งการโอนหรือดำเนินการง่าย ๆ จากบัญชีที่เพิ่งสร้างนั้น ขั้นที่สาม การชำระเงินจากบัญชีเหยื่อที่เลือกไว้ไปยังบัญชีของแฮ็กเกอร์จะถูกรวมเข้าไป พยายามโอนเงินโดยไม่ได้รับอนุญาตอย่างถูกต้อง
XRPL Foundation ระบุว่าหากถูกใช้งานในวงกว้าง ช่องโหว่นี้อาจทำให้ระบบนิเวศไม่มั่นคงและนำไปสู่การสูญเสียความเชื่อมั่นใน XRPL อย่างมาก
การตอบสนองฉุกเฉิน
หลังจากได้รับรายงานจาก Cantina XRPL Foundation ดำเนินการอย่างรวดเร็ว Validators ถูกแนะนำให้โหวตไม่เห็นด้วยกับ Batch amendment ทันที เพื่อป้องกันไม่ให้มันข้ามเกณฑ์การเปิดใช้งานในขณะที่กำลังดำเนินการแก้ไข
วันที่ 23 กุมภาพันธ์ 2026 emergency release ชื่อ rippled 3.1.1 ถูกเผยแพร่ เวอร์ชันนี้กำหนดทั้ง Batch amendment และ fixBatchInnerSigs amendment ที่เกี่ยวข้องว่าไม่รองรับ ทำให้ไม่สามารถรับคะแนนโหวตจาก validators และไม่สามารถเปิดใช้งานบน production network ได้
Emergency release นี้ไม่ได้มีตรรกะที่ถูกต้องขั้นสุดท้าย แต่ทำหน้าที่เป็นกำแพงป้องกัน ทำให้แน่ใจว่าทั้ง Batch และ fixBatchInnerSigs ไม่สามารถเข้าถึงการเปิดใช้งานในรูปแบบที่มีข้อบกพร่องได้
Amendment ใหม่ที่แก้ไขแล้ว
Amendment ที่แก้ไขแล้วชื่อ BatchV1_1 ได้ถูกพัฒนาขึ้นเป็นตัวแทนของ design เดิม Amendment ใหม่นี้แก้ไขช่องโหว่ที่ระบุ มี authorization guards เพิ่มเติม และกำหนดขอบเขตของ signing check ให้แคบลงเพื่อป้องกันช่องโหว่ที่คล้ายกัน
BatchV1_1 กำลังอยู่ในขั้นตอน peer review อย่างละเอียดก่อนที่จะมีการปรับใช้ในอนาคต
ไม่มีเงินสูญหาย
XRPL Foundation เน้นย้ำว่า ไม่มีเงินของผู้ใช้เสี่ยงหรือสูญหายเลย เพราะ amendment อยู่ในขั้นโหวตและยังไม่ถูกเปิดใช้งานบน mainnet
การตรวจจับล่วงหน้า การตอบสนองของ validator ที่ประสานงานกัน และ rippled emergency release ที่รวดเร็วช่วยป้องกัน unauthorized transactions และรักษาความสมบูรณ์ของเครือข่าย XRPL ไว้ได้
บทบาทของ AI ในความปลอดภัย
เหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นถึงบทบาทที่เพิ่มขึ้นของ AI-driven security tools ในอุตสาหกรรมบล็อกเชน
Apex autonomous vulnerability hunter ของ Cantina AI ระบุช่องโหว่ผ่าน static analysis ของ rippled codebase ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI security tools สามารถระบุ complex logic flaws ที่อาจถูกมองข้ามในระหว่างการตรวจสอบด้วยมือได้
แนวโน้มสู่ AI-driven security กำลังได้รับความนิยม โดยบริษัทอย่าง Anthropic เพิ่งเปิดตัว Claude Code Security ซึ่งเป็น AI cybersecurity vulnerability scanner
การนำ AI security tools มาใช้ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนไปสู่มาตรการความปลอดภัยเชิงรุกและอัตโนมัติในอุตสาหกรรมบล็อกเชน
Roadmap ความปลอดภัย
เพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์นี้ Ripple ได้วางแผนเพื่อปรับปรุงความปลอดภัย XRPL ซึ่งรวมถึง:
การเพิ่ม AI-assisted code audit pipelines เข้าสู่กระบวนการตรวจสอบมาตรฐาน และการขยาย static analysis coverage เพื่อระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น
มาตรการเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อป้องกันช่องโหว่ที่คล้ายกันในอนาคตและเพิ่มความมั่นคงโดยรวมของเครือข่าย XRPL
ความหมายต่อระบบนิเวศ XRPL
เหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของ proactive security measures และความร่วมมือในการปกป้องระบบนิเวศบล็อกเชน
การกระทำที่รวดเร็วของ XRPL Foundation การใช้ AI security tools อย่างมีประสิทธิภาพ และการตอบสนองที่ประสานงานกันของชุมชน validator ทั้งหมดช่วยให้ป้องกันวิกฤตครั้งใหญ่ได้
นอกจากนี้ยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของการทดสอบอย่างละเอียดก่อนการเปิดใช้งาน และความจำเป็นในการมีกระบวนการ governance ที่เข้มแข็งสำหรับ blockchain amendments
ผลกระทบต่อราคา XRP
ณ วันที่ 27 กุมภาพันธ์ 2026 ราคา XRP อยู่ที่ $1.41 แสดงแนวโน้มลดลงด้วยการร่วง 2.33% ใน 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา
ตัวชี้วัดทางเทคนิคแสดง RSI 42.80 (neutral), Supertrend bearish และ EMA 20 อยู่ที่ $1.4498
อย่างไรก็ตาม การที่ XRPL แสดงให้เห็นความสามารถในการระบุและแก้ไขช่องโหว่ที่ร้ายแรงก่อนที่มันจะสร้างความเสียหายใด ๆ อาจเพิ่มความเชื่อมั่นในระยะยาวในระบบความปลอดภัยของเครือข่าย
ส่วนตัวผู้เขียนมองว่าเหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งของระบบนิเวศ XRPL การที่สามารถจับช่องโหว่ร้ายแรงที่อาจทำให้สูญเสียสินทรัพย์หลักหมื่นล้านดอลลาร์ก่อนที่จะถูกใช้งานได้ แสดงว่า governance process และ security measures ของ XRPL ทำงานได้ดี การที่ใช้ AI tools อย่าง Apex ในการตรวจสอบโค้ดเป็นแนวทางที่ดีที่บล็อกเชนอื่น ๆ ควรนำมาใช้ และนี่คือตัวอย่างที่ดีว่าเทคโนโลยี AI สามารถช่วยปกป้องระบบนิเวศคริปโตจากภัยคุกคามร้ายแรงได้อย่างไร
แหล่งข้อมูล: @Cointelegraph
