LONDON (IT BOLTWISE) – Eine XRP-Ledger-Bridge wurde am 9. August durch einen Fehler in der Deposit-Detection-Logik ausgenutzt. Der Code wertete Transaktionen fälschlich als Einzahlungen, obwohl kein XRP an der Bridge eingegangen war. So konnte die Lösung auf der Tx-Chain gebridgete XRP-Token gegen diese scheinbaren Deposits „minten“ und anschließend gegen echte Bestände eintauschen. Der Betreiber hat die Bridge gestoppt, den betroffenen Code korrigiert und eine Schadensersatzprüfung sowie eine Meldung an das FBI eingeleitet.

Der Vorfall wirkt auf den ersten Blick wie ein klassischer Bridge-Diebstahl, technisch betrachtet steckt jedoch ein spezifischer Logikfehler dahinter: Am 9. August wurde eine Bridge zwischen der Tx-Chain und dem XRP Ledger so manipuliert, dass sie Transaktionen als Deposits verbuchte, obwohl tatsächlich kein XRP bei der Bridge ankam. Laut Angaben des Betreibers wurden dadurch nahezu 200.000 XRP abgezogen; die Summe wird im Bericht mit rund $202.000 beziffert. Entscheidend ist nicht nur der Abfluss, sondern der Mechanismus: Die Bridge registrierte vermeintliche Einzahlungen und mintete anschließend bridged XRP auf der Tx-Chain, die der Angreifer danach über die Bridge gegen echtes XRP eintauschte.
Der Betreiber beschreibt das Problem als Schwäche in der Deposit-Detection-Logik. In der ursprünglichen Auswertung habe die Software Transaktionen falsch als Einzahlungen interpretiert und genau diese fehlerhaft registrierten Events genutzt, um bridged XRP gegen „Deposits“ zu erzeugen, ohne dass der Wert zuvor tatsächlich auf der XRP-Ledger-Seite hinterlegt wurde. Konkret bedeutet das in der Praxis: Ein Bridge-Verfahren muss in der Regel zweierlei zuverlässig zusammenführen, nämlich „Eingang auf Kette A“ und „Ausgabe auf Kette B“. Wenn die Erkennung auf Kette A jedoch auf Signaturen oder Transaktionsmuster reagiert, die nicht zwingend eine echte Asset-Übertragung widerspiegeln, entsteht ein Pfad für unbesicherte Token auf der Gegenkette.
Ein wichtiger technischer Hinweis kommt von der XRPL-nahen Analyse: Der Report nennt eine Freigabe in der Größenordnung von 199.916 XRP über 94 Zahlungen innerhalb von 97 Minuten. Dabei seien jeweils 17 von 28 Relayern an der Autorisierung der Zahlungen beteiligt gewesen. Relayer sind in solchen Setups Programme, die Ereignisse auf beiden Blockchains überwachen und Transfers freigeben. In der XRPL-Auswertung wird die Ursache deshalb nicht im „Rippling“-Feature verortet, sondern in der Relayer-Fehlinterpretation: Die Relayer hätten die selbst initiierten Transaktionen des Angreifers fälschlich als Deposits gelesen. Für das Verständnis ist das zentral, weil „Deposit Detection“ damit als sicherheitskritische Komponente sichtbar wird, die oft stärker vom Edge-Case-Handling abhängt als vom eigentlichen Token-Standard.
Damit ergänzt sich auch die Einordnung zu einem verbreiteten Narrativ aus der Community. Eine anfängliche Erklärung sprach von einem „crippling“ genannten XRPL-Mechanismus, der Token auf Trust Lines verschiebt. Laut XRPL lässt sich natives XRP nicht ripplen; zudem seien die relevanten Zahlungen jeweils durch die eigene Multi-Signature der Bridge signiert worden. Aus XRPL-Sicht ergibt sich daher ein anderes Gesamtbild: Beim Lesen beider öffentlichen Ketten zusammen stelle sich der Fehler als Relayer dar, der die Selbstzahlungen des Angreifers als Einzahlungen missverstanden habe. Auch das passt zum Muster vieler Bridge-Vorfälle: Sobald ein zentrales Ereignis (hier: „Deposit“) falsch erkannt wird, läuft die nachgelagerte Logik zuverlässig, nur leider für die falschen Voraussetzungen.
Für die forensische Nachverfolgung wird außerdem eine mögliche Kaskade an Wallet- und Ketten-Transfers genannt. Reza Bashash, Mitgründer von Sologenic und Coreum sowie Principal bei CoreNest Capital, beschreibt den Ablauf in einem separaten Posting: Der Angreifer habe das gestohlene XRP in Richtung Ethereum konvertiert, es über THORChain auf das Ethereum-Netzwerk gebracht und anschließend den gesamten Betrag an den Krypto-Mixer Tornado Cash gesendet. Solche Schritte erhöhen die Nachvollziehbarkeit für Ermittler typischerweise spürbar, weil Transaktionspfade fragmentieren und öffentlich nicht mehr direkt zusammenhängend interpretierbar sind. Der Betreiber kündigte parallel an, die Bridge gestoppt zu haben, den betroffenen Code gefixt sowie die gestohlenen Mittel zu getraced und eine Beschwerde über das FBI Internet Crime Complaint Center eingereicht zu haben. Zusätzlich arbeite man mit Blockchain-Forensik-Spezialisten und Sicherheits-Partnern.
Für Anwender und den Markt ist die unmittelbare Kommunikation ein zweiter, praktischer Faktor: Die Bridge bleibt offline, während der Betreiber die Sicherheit überprüft. Laut Bericht müssen Token-Inhaber nicht selbst aktiv werden; zugleich warnt der Betreiber vor Konten oder Webseiten, die mit „Funds Recovery“-Versprechen auftreten. Das ist in derartigen Fällen nicht nur ein Vertrauensproblem, sondern auch ein typisches Betrugsrisiko, weil gestresste Betroffene schneller auf „Support“-Claims reagieren. Bemerkenswert ist zudem die Marktsicht: Der XRP-Kurs habe sich trotz des Ereignisses kaum bewegt und liege weiterhin um die $1-Marke; im Bericht wird eine Marktkapitalisierung von rund $64 Milliarden und ein Rückgang von etwa 5,5% innerhalb von 30 Tagen genannt. Ob die kurzfristige Preisstabilität mit der Größe des Vorfalls oder mit dem Grad an Vorbelastung im Ökosystem zusammenhängt, bleibt Spekulation; technisch bleibt jedoch festzuhalten, dass gerade kleine Fehler in der Ereigniserkennung große systemische Effekte haben können.
Langfristig verschiebt der Vorfall die Aufmerksamkeit erneut auf ein wiederkehrendes Designproblem in Cross-Chain-Systemen: Bridges sind nicht nur „Transportwege“, sondern übernehmen in gewisser Weise die Rolle eines Orakels für Zustände über mehrere Ketten hinweg. Wenn dieses Orakel-Handling über Relayer, Multi-Signatures und Deposit-Trigger unpräzise definiert oder unzureichend robust gegen synthetische/selbstgerichtete Transaktionen ist, reicht ein einziger Fehlpfad für unbesicherte Ausgaben. Der Bericht sagt zwar, dass vor dem Deployment interne und externe Audits stattgefunden hätten, aber die Schwachstelle sei dabei nicht identifiziert worden. Genau daraus ergibt sich für die Branche ein operativer Lernpunkt: Neben Code-Reviews müssen Security-Teams auch die Semantik der Event-Erkennung unter realistischen Angriffsmodellen testen, also nicht nur „läuft“, sondern „läuft korrekt unter adversarial conditions“.
💳 Amazon-Kreditkarte mit 2.000 Euro Limit bestellen!
🔥 Heutige Hot Deals bei Amazon: Bis zu 80% Rabatte!
🎉 Amazon Haul-Store für absolute Schnäppchenjäger!
- ★ 23-stufiges KI-Go-Training – Für Spieler mit Grundkenntnissen der Regeln – Entwickelt als intelligenter Trainingspartner passt sich die KI Spielern von 18K bis 9D an. Ideal für alle, die die Grundregeln bereits beherrschen und ihr Spiel verbessern möchten.
- IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
- 【MEHR LEBEN FÜR DEINEN SCHREIBTISCH】 Lerne Eilik kennen – deinen kleinen Roboter-Freund mit Persönlichkeit. Mit liebevollen Animationen, ausdrucksstarken Reaktionen und spielerischen Interaktionen bringt Eilik mehr Freude in deinen Alltag. Ob auf dem Schreibtisch, im Büro oder am Nachttisch – Eilik wird schnell zu einem vertrauten Begleiter für besondere Momente.
- 【XL-Größe für gedeihende Pflanzen】Geben Sie Ihren Pflanzen den Raum, den sie verdienen! Unser verbessertes, großes 13,7 cm großes Design bietet Platz für Pflanzen mit einem Durchmesser von bis zu 8,9 cm und damit deutlich mehr Platz für Wurzelwachstum und Pflanzengesundheit im Vergleich zu kleineren, veralteten Modellen. Die Produktabmessungen betragen 13,6 x 13,6 x 13,2 cm und das Gerät wiegt nur 355 g.
- V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen. Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren können.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!

- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
- Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz«
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "XRP-Bridge nach Fehler im Deposit-Detection-Code ausgenutzt: fast 200.000 XRP Abfluss" für unsere Leser?


#Sophos
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "XRP-Bridge nach Fehler im Deposit-Detection-Code ausgenutzt: fast 200.000 XRP Abfluss" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »XRP-Bridge nach Fehler im Deposit-Detection-Code ausgenutzt: fast 200.000 XRP Abfluss« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!