参加率60%のとき、ランダムに選んだ2つのリンクによって、シミュレーション上のクォーラム失敗の閾値が11%から38%、12%から33%に引き上がりました。
新しいXRPレジャーの調査では、参加しているノードごとにピア接続を2〜3本追加すると、モデル化されたコンセンサスを妨害するために標的型攻撃が取り除かなければならないノード数を大幅に増やせると述べています。
XRPLのコンセンサスは、十分に信頼されたバリデータが互いのメッセージを受け取ることに依存しています。別のピアツーピア・ネットワークがそれらのメッセージをサーバー間で運ぶため、攻撃によってネットワークの最も混雑したハブが取り除かれても、追加の経路によってバリデータのトラフィックを動かし続けられる可能性があります。
参加60%でK=2の場合、モデルのクォーラムにとっての致命的な攻撃サイズは、除去の対象が最高次数ノードであるとき、11%から38%へ上昇した。到達性中心性（betweenness centrality）に基づいて攻撃順を決め、すなわち多くの最短経路上に位置するノードを優先すると、しきい値は12%から33%へ上昇した。
2つ目の変化は、基準値の2.75倍である。この指標は、シミュレーションされたバリデータのうち80%未満しか1つの連結成分に残らないまでに除去されるノードの模擬的な割合を測る。観測された攻撃コストは不明のままである。
参加80%および100%では、K=3は、論文全体のネットワークおよびクォーラムのテストにおいて用いられた、より侵襲的なリワイヤリング戦略の約20〜25回分が生み出したとされるモデル化された頑健性と同等、またはそれを上回った。K-outの拡張は元のエッジ集合とのJaccard類似度を約0.85で維持したのに対し、リワイヤリングは0.5を大きく下回った。
この歴史的な地図は、開始時のしきい値にも根拠を与えている。2026年8月の論文によれば、先行する頑健性研究では、約20%のノードを狙って除去するとネットワークの頑健性が損なわれ、約9%でクォーラムの頑健性が損なわれた。一方、ランダムな障害でははるかに大きい除去が必要だった。各パーセンテージはすべて、古いグラフに対する攻撃シミュレーションを表す。
バリデータ配置により2つ目の抽象化が導入される。データセットはバリデータを特定できなかったため、各主要シミュレーションでは34個のバリデータ・ノードを一様ランダムに選び、直接のターゲティングから除外した。バリデータ割り当てで高次数ノードと低次数ノードのどちらを優先するかに依存する感度テストでも、ランダムな拡張による定性的な優位性は維持されたが、基準および追加の改善幅は変化した。
現在のネットワークは、異なる可視入力を提供している。8月30日の時点で、Bithompのライブ・ノード・エクスプローラでは786の発見可能ノードが表示され、バリデータ表示では、表示されているXRPレジャー財団のUNL上に35メンバーが示されていた。ライブのカウントは時間とともに変化し、論文のクロール手法ではなく第三者の計測に基づいている。この比較により、入力が変化していることは確立されるが、現時点の回復力の方向性は未解決のままである。
組織をまたいだ耐久的な接続は、調整を可能にする。保証されたピア予約には、双方の管理者が協力する必要がある。プライベート・バリデータは、公開される曝露を減らすために、意図的に特定のプロキシやハブ経由でルーティングすることもできる。さらに多くのピアはより多くの帯域幅を消費し、それは公式の設定ガイダンスで強調されている費用である。
論文は、参加割合を20%から100%までの範囲でモデル化し、ネットワークの一部のみがリンクを追加するとグラフがどう応答するかを示している。これらのシナリオからは、実際の導入（採用）率は得られない。オペレータの意思、持続するピアの受け入れ、ピア・スロットの競合、帯域幅、プライバシー、悪意あるピアへの曝露、そしてサービス拒否（DoS）効果はいずれも未測定のままである。
XRPレジャーの研究の貢献は、焦点を当てた設計結果である。代表的な2022年のXRPLグラフにおいて、いくつかの一様ランダムなエッジ追加は、中心ノードへの依存を低減し、広範な配線（リワイヤリング）に比べてトポロジの変化を抑えつつ、モデル化された攻撃しきい値を引き上げた。
その結果をメインネットで検証するには、現在のトポロジ入力と、ランダムなリンクがどのように選択され、受け入れられ、維持されるかを扱う運用上の試験が必要になる。それまでは、9%、20%、33%、38%はモデル出力として残る。実務上の問いは、限界的なピア多様性が、今日オペレータが運用しているネットワークXRPLに同程度の回復力（レジリエンス）向上をもたらせるかどうかである。