XRP Ledger: Entwickler offenbaren seit 2015 verborgenen Fehler zur XRP-Erzeugung

A bug-fix package for the XRP Ledger heads for Oct. 23 on the bare minimum of votes as Ripple's lending protocol trails by 10 (Image: Shutterstock)
A bug-fix package for the XRP Ledger heads for Oct. 23 on the bare minimum of votes as Ripple's lending protocol trails by 10 (Image: Shutterstock)

Ein seit 2015 in der Zahlungs-Engine des XRP Ledger schlummernder Fehler hätte es Angreifern ermöglicht, frei handelbare XRP (XRP) jenseits der Obergrenze von 100 Milliarden Token zu erschaffen, wie Entwickler nun einräumen.

Wichtigste Fakten:

  • Ein Forscher meldete den Overflow-Bug am 22. September mithilfe eines KI-Sicherheitstools über das Bug-Bounty-Programm des Netzwerks.
  • Entwickler spielten drei Tage später einen Fix ein – und verzichteten damit erstmals seit über einem Jahrzehnt auf die sonst übliche Abstimmung der Validatoren.
  • Die Maintainer fanden bislang keinerlei Hinweise darauf, dass die Schwachstelle ausgenutzt wurde.

XRP-Fälschungsfehler im Zahlungs-Kern

Die Betreiber des XRP Ledgers legten die Schwachstelle am 9. Oktober in einem detaillierten Vulnerability-Report offen. Demnach hatte ein Sicherheitsforscher den Bug am 22. September über das Bug-Bounty-Programm gemeldet. RippleX, der Entwicklerarm von Ripple, stufte das Problem nach erfolgreicher Reproduktion des Angriffs als „kritisch“ ein. Das Team fand nach eigenen Angaben keine Anzeichen für eine tatsächliche Ausnutzung.

Der Fehler steckte im Zahlungsmodul: Dort wurde mit ungesicherter 64‑Bit-Arithmetik berechnet, wie viel ein Käufer insgesamt schuldet, wenn eine einzelne Zahlung mehrere Orderbuch-Angebote auf einmal ausführt.

Hunderte absichtlich falsch bepreiste Orders konnten diese Summe über den zulässigen Zahlenbereich hinaustreiben und sie wieder auf einen sehr kleinen Wert „überlaufen“ lassen. Die Verkäufer erhielten so den vollen Betrag, während der Käufer faktisch nahezu nichts zahlte. Die interne Schutzmechanik des Ledgers gegen die Schaffung neuer XRP verwendete dieselben Berechnungsroutinen – und erkannte die gefälschten Token daher überhaupt nicht.

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Erklärung von Cayden Liao

Cayden Liao, Mitgründer des Sicherheitsunternehmens Veria Labs, schrieb auf X, der KI-Agent seiner Firma habe den Bug entdeckt und einen funktionierenden Exploit entwickelt. Seinen Berechnungen zufolge hätte eine einzige Transaktion rund 18 Billionen XRP erzeugen können. Liao vermutet, dass der Fehler so lange unentdeckt blieb, weil er „zwei für sich genommen eher geringfügige Bugs miteinander verkettet“.

Ripple zahlte Veria nach Liaos Angaben die maximale Bug-Bounty-Prämie von 250.000 US‑Dollar. J. Ayo Akinyele, Leiter Engineering bei RippleX, kündigte an, KI-gestützte Fehlersuche und formale Verifikation künftig breiter einzusetzen. KI verändere „fundamental die Geschwindigkeit, mit der Schwachstellen aufgespürt werden können“, sagte er.

Notfall-Patch für den XRPL

Der Fix wurde am 25. September mit Version 3.4.1 der Node-Software xrpld ausgeliefert – nur drei Tage nach der Erstmeldung. Mehr als 80 % der vertrauenswürdigen Validatoren spielten das Update noch am selben Tag ein. Die Änderung trat damit ohne das übliche zweiwöchige „Amendment“-Abstimmungsverfahren in Kraft – ein Novum seit über zehn Jahren. Entwickler argumentierten, ein regulärer Open-Source-Prozess hätte Angreifern den zugrunde liegenden Fehler offengelegt, während der Patch noch gar nicht aktiv gewesen wäre.

Bereits 2010 hatte ein Overflow-Bug bei Bitcoin (BTC) in einer einzigen Transaktion über 184 Milliarden Coins geschaffen, bevor Entwickler die Lücke innerhalb weniger Stunden schlossen und die Chain per Fork zurücksetzten. Zcash (ZEC) musste in diesem Jahr ebenfalls kurzfristig einen Fälschungsfehler beheben; die Nachricht hatte den Kurs des Privacy-Coins deutlich belastet.

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Ester Shlain

Business Analyst bei Yellow, zuständig für Handelsmechanismen, agentische Infrastruktur und Marktforschung zum Krypto-Exchange-Stack. Sieben Jahre in Web3 in den Bereichen DAO-Plattformen, Launchpads und Tokenomics-Design. Schreibt für Menschen, die die Zahlen hinter der Erzählung verstehen wollen.

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