AgentLayer to innowacyjna platforma, która zwiększa bezpieczeństwo i funkcjonalność aplikacji finansowych poprzez zaawansowaną integrację AI i blockchain. AgentOS platformy umożliwia bezpieczne zarządzanie danymi, współpracę wielu agentów i płynną komunikację, zapewniając, że operacje finansowe są zarówno wydajne, jak i chronione.
Dzięki funkcjom takim jak szyfrowanie danych, kontrola dostępu i proaktywne wykrywanie luk w zabezpieczeniach, AgentLayer spełnia wymagania nowoczesnych finansów, chroniąc poufne informacje. BeInCrypto spotkało się z zespołem AgentLayer, aby porozmawiać o tym, jak ich platforma rozwiązuje rzeczywiste problemy w technologii finansowej przy użyciu sztucznej inteligencji i blockchain. Bez owijania w bawełnę – to po prostu dogłębna analiza tego, co działa, a co nie, i dokąd zmierza branża.
Czy możesz szczegółowo opisać, w jaki sposób podstawowy system operacyjny, AgentOS, poprawia bezpieczeństwo i funkcjonalność aplikacji finansowych? Jakie specjalne funkcje lub metody wykorzystuje, aby operacje finansowe były bezpieczne i wydajne?
AgentOS pozwala uczynić aplikacje finansowe zarówno bezpiecznymi, jak i wydajnymi. Chroni wrażliwe dane, szyfrując je podczas transmisji i przechowywania, zapewniając, że krytyczne informacje, takie jak historia transakcji, status księgi i smart kontrakty, pozostają bezpieczne.
AgentOS wykorzystuje technologię blockchain do decentralizacji i zabezpieczania danych, zapewniając, że nikt nie może ich zmienić ani manipulować nimi. System kontroluje również, kto może uzyskiwać dostęp do danych i modyfikować je poprzez precyzyjne zarządzanie uprawnieniami. Zapewnia to, że tylko autoryzowani agenci mogą wprowadzać zmiany, zwiększając ogólne bezpieczeństwo.
AgentOS zarządza siecią poprzez regulowanie węzłów (punktów połączeń), które w niej działają. Węzły te są zarejestrowane na blockchainie, a operatorzy muszą zablokować depozyt dla każdej instancji, którą posiadają. Jeśli jakikolwiek węzeł zachowuje się szkodliwie, mechanizm odporny na oszustwa karze nieuczciwego użytkownika, co pomaga utrzymać integralność sieci. Zespół programistów wykorzystuje również narzędzia takie jak weryfikacja formalna i statyczne skanowanie kodu w celu proaktywnego wykrywania i naprawiania luk w kodzie systemu.
Po stronie funkcjonalności AgentOS obsługuje współpracę wielu agentów za pośrednictwem protokołu AgentLink. Pozwala to różnym agentom komunikować się, współpracować i dzielić się zachętami, co poprawia podejmowanie decyzji i wydajność w aplikacjach finansowych. System integruje się również z technologią blockchain, wykorzystując jej zdecentralizowany i przejrzysty charakter do zwiększenia wydajności.
Gdy programiści tworzą agenta, mogą wybierać spośród szeregu modeli, w tym zastrzeżonego modelu TrustLLM, który opiera się na podejściu Mixture of Experts (MoE). Model ten pomaga zwiększyć wydajność, bezpieczeństwo i możliwości generowania multimodalnego, dzięki czemu idealnie nadaje się do aplikacji finansowych. AgentOS ułatwia również rejestrację i zarządzanie usługami, umożliwiając programistom wdrażanie agentów zgodnie z ich potrzebami biznesowymi i rejestrowanie ich w łańcuchu bloków z określonymi uprawnieniami.
Protokół routingu systemu zapewnia, że wszyscy agenci mogą skutecznie działać razem, umożliwiając im komunikację i współpracę w celu wykonania złożonych zadań. Poprawia to ogólną wydajność i elastyczność aplikacji finansowych.
W jaki sposób protokoły AgentLink pomagają agentom AI bezpiecznie komunikować się i obsługiwać transakcje? Jakie konkretne kroki bezpieczeństwa podejmujesz, aby zapewnić bezpieczeństwo i prywatność tych interakcji?
Protokoły AgentLink zapewniają bezpieczną komunikację i transakcje między agentami AI, wykorzystując kilka kluczowych mechanizmów.
AgentLink definiuje sposób organizacji i udostępniania informacji w sieci. Struktura ta zapewnia wydajną transmisję danych, nawet przy ograniczonej przepustowości, zmniejszając liczbę błędów lub przerw. Upraszczając i czyniąc wiadomości bardziej przewidywalnymi, AgentLink poprawia niezawodność komunikacji między agentami AI.
Aby zorganizować te interakcje, AgentLink zapewnia ustrukturyzowaną strukturę w warstwie AgentNetwork. Ramy te określają jasne protokoły komunikacyjne, które dyktują, w jaki sposób agenci dzielą się wiedzą, wymieniają informacje, wysyłają polecenia i pobierają wyniki. Takie ustrukturyzowane podejście nie tylko usprawnia komunikację, ale także zwiększa bezpieczeństwo, minimalizując ryzyko błędnej komunikacji lub nieautoryzowanego dostępu. Agenci zawsze wiedzą, gdzie i jak wysyłać określone rodzaje informacji, co zmniejsza podatność na ataki.
AgentLink obejmuje również asynchroniczną wymianę danych za pośrednictwem współdzielonej kolejki komunikatów. Kolejka ta działa jak bufor, umożliwiając agentom wysyłanie i odbieranie wiadomości bez konieczności ich natychmiastowego przetwarzania. Taka konfiguracja oferuje znaczne korzyści w zakresie bezpieczeństwa. Jeśli jeden agent napotka problemy lub zostanie zaatakowany, nie wpłynie to natychmiast na pozostałych. Przetwarza również wiadomości w kontrolowany sposób, zmniejszając ryzyko przeciążenia systemu i zapobiegając lukom w zabezpieczeniach.
Aby dodatkowo zabezpieczyć komunikację, AgentLink odpowiednio formatuje i przekierowuje wiadomości. Standardowe formatowanie pomaga wykrywać i filtrować złośliwe lub nieprawidłowe wiadomości, podczas gdy przejrzysty system routingu zapewnia, że wiadomości docierają do właściwych odbiorców bez przechwytywania lub przekierowywania przez nieautoryzowane strony.
Oprogramowanie pośredniczące, takie jak współdzielona kolejka wiadomości, dodaje kolejną warstwę niezawodności. Działa jako bezpieczny obszar przechowywania wiadomości, chroniąc przed utratą lub uszkodzeniem danych podczas transmisji. Ścisła kontrola dostępu i szyfrowanie zwiększają bezpieczeństwo kolejki, zapewniając, że tylko autoryzowani agenci mają do niej dostęp i zachowują poufność wiadomości.
Wreszcie, oddzielenie procesów komunikacyjnych od przetwarzania w czasie rzeczywistym pomaga chronić przed atakami ukierunkowanymi na natychmiastową obsługę wiadomości. Jeśli dojdzie do ataku, kolejka przechowuje wiadomości do czasu rozwiązania problemu.
Czy mógłbyś podać rzeczywisty przykład, w którym agenci AI mogą skutecznie wykrywać i zapobiegać naruszeniom bezpieczeństwa?
Świetnym przykładem jest agent AGIS, który okazał się niezwykle skuteczny w wykrywaniu i zapobieganiu naruszeniom bezpieczeństwa, szczególnie w świecie blockchain. AGIS to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które przeprowadza audyt smart kontraktów, skanując kod pod kątem potencjalnych luk w zabezpieczeniach. Co imponujące, zidentyfikowało ono 21 luk w zabezpieczeniach jeszcze przed pełnym wdrożeniem, demonstrując swoją moc i skuteczność.
AGIS wykorzystuje zaawansowane modele sztucznej inteligencji, takie jak autorski TrustLLM, które są specjalnie stworzone do zagłębiania się w kod smart kontraktów. Modele te skanują kod w poszukiwaniu wszelkich oznak problemów, takich jak luki w zabezpieczeniach lub błędy logiczne. AGIS przechodzi przez szczegółowy proces, w którym stale skanuje i weryfikuje te potencjalne problemy, zmniejszając szanse na fałszywe alarmy i upewniając się, że wychwytuje nawet najtrudniejsze problemy. Podczas niedawnego konkursu AGIS nie tylko znalazł te luki, ale także zdobył ważną nagrodę, podkreślając swoje najwyższej klasy możliwości.
Gdy system wykryje zagrożenie, AGIS przyjmuje podejście oparte na współpracy. Pozwala użytkownikom tworzyć zadania i ustawiać parametry, takie jak nagrody i terminy, aby przyciągnąć audytorów, którzy mogą wnieść różne perspektywy. Audytorzy ci następnie omawiają i uzgadniają kwestie, zapewniając dokładny przegląd. Aby wszyscy byli uczciwi, AGIS wykorzystuje system stakingu z własnym tokenem, $AGIS. Audytorzy muszą stakować te tokeny, aby wziąć udział w grze, co oznacza, że mają w niej swój udział. Jeśli popełnią błąd, ryzykują utratę udziałów, co zachęca do starannej i dokładnej pracy.
AGIS śledzi również reputację swoich audytorów i walidatorów, nagradzając tych, którzy wykonują dobrą robotę i karząc tych, którzy tego nie robią. Jeśli kiedykolwiek dojdzie do różnicy zdań w sprawie ustaleń, AGIS ma wdrożony proces rozstrzygania sporów, który w razie potrzeby może nawet angażować zewnętrznego arbitra.
Ogólnie rzecz biorąc, AGIS działa jako wysoce niezawodny „inteligentny strażnik” bezpieczeństwa blockchain, stale ucząc się i ulepszając, aby wyprzedzać potencjalne zagrożenia. Jest on dostępny w sieci testowej AgentLayer, gdzie współpracuje z innymi agentami AI, aby przesuwać granice tego, co jest możliwe w zakresie bezpieczeństwa Web3. Patrząc w przyszłość, AGIS będzie nadal doskonalić swoje umiejętności audytu i rozszerzać swoje możliwości.
W jaki sposób duże modele językowe (LLM) pomagają wykrywać oszustwa i poprawiać bezpieczeństwo w systemie AgentLayer? Czy możesz podać przykłady sytuacji, w których LLM były szczególnie skuteczne?
Duże modele językowe odgrywają znaczącą rolę w zwiększaniu bezpieczeństwa i wykrywaniu oszustw w ekosystemie AgentLayer poprzez dokładną analizę kodu i monitorowanie interakcji.
Jednym z kluczowych sposobów pomocy LLM jest przeprowadzanie szczegółowych audytów smart kontraktów. Narzędzia takie jak AGIS, które jest częścią AgentLayer, wykorzystują zaawansowane modele LLM, takie jak GPT-4, Llama 3 i TrustLLM do skanowania kodu w poszukiwaniu luk w zabezpieczeniach, błędów logicznych i nieefektywności. Modele te doskonale radzą sobie z wykrywaniem luk w zabezpieczeniach, które mogą zostać wykorzystane przez oszustów. Mogą nawet wychwycić złożone, ukryte kwestie, które mogą umknąć ludzkim audytorom, dzięki czemu smart kontrakty są znacznie bezpieczniejsze.
Modele LLM mają również kluczowe znaczenie dla zrozumienia kontekstu i przeglądania treści w czasie rzeczywistym. Na przykład, gdy chatboty wchodzą w interakcję z użytkownikami, LLM mogą odróżnić legalne żądania od potencjalnie szkodliwych. Jeśli ktoś próbuje zmanipulować chatbota do ujawnienia poufnych informacji, LLM może wykryć złośliwe intencje i odpowiednio zareagować, zapobiegając naruszeniu bezpieczeństwa. Monitorowanie w czasie rzeczywistym pomaga zapewnić, że chatboty udzielają tylko bezpiecznych i odpowiednich odpowiedzi, dodatkowo chroniąc wrażliwe informacje.
Jeśli chodzi o integrację chatbotów z systemami backendowymi, LLM pomagają podejmować mądrzejsze decyzje dotyczące kontroli dostępu. Mogą one ocenić, czy żądanie dotyczące wrażliwych danych jest uzasadnione w oparciu o wcześniej zdefiniowane reguły, zapobiegając nieautoryzowanemu dostępowi. Nawet jeśli ktoś próbuje wykorzystać lukę w zabezpieczeniach, bezpieczna integracja zarządzana przez LLM zapewnia, że krytyczne dane zaplecza pozostają chronione.
LLM odgrywają również rolę w weryfikacji zewnętrznych źródeł danych. Mogą one analizować zawartość i pochodzenie danych spoza systemu w celu określenia, czy są one godne zaufania. LLM może blokować ryzykowne lub niewiarygodne dane przed wejściem do systemu, zmniejszając ryzyko jego naruszenia.
Jeśli chodzi o rzeczywiste zastosowania, LLM dowiodły swojej skuteczności w głośnych konkursach audytu smart kontraktów. Na przykład AGIS, wyposażony w LLM, samodzielnie zidentyfikował 21 potencjalnych luk w zabezpieczeniach. Takie wczesne wykrywanie pomaga zapobiegać oszustwom, takim jak nieautoryzowany dostęp do inteligentnych kontraktów lub manipulowanie warunkami umowy.
Jakie strategie i technologie stosuje AgentLayer w celu ochrony prywatności danych, szczególnie w przypadku wrażliwych informacji finansowych? Czy możesz omówić podejście platformy do zgodności z przepisami dotyczącymi ochrony danych i wszelkich stosowanych standardów szyfrowania?
AgentLayer wykorzystuje różne strategie i technologie w celu zapewnienia prywatności danych, zwłaszcza w przypadku przetwarzania wrażliwych informacji finansowych.
Na początek platforma integruje zaawansowane narzędzia do sprawdzania poprawności danych wejściowych i czyszczenia w swoich chatbotach. Narzędzia te identyfikują i blokują wszelkie złośliwe monity, które mogą być ukierunkowane na dane finansowe. Na przykład, jeśli ktoś wprowadzi coś podejrzanego – na przykład słowa kluczowe związane z oszustwem – system może to wychwycić i zapobiec przetworzeniu.
AgentLayer podejmuje również dodatkowe kroki w celu zabezpieczenia interakcji chatbotów z systemami zaplecza. Stosuje ścisłą kontrolę dostępu, co oznacza, że chatboty mogą uzyskać dostęp tylko do informacji niezbędnych do wykonywania ich zadań. Przykładowo, chatbot może widzieć tylko zagregowane dane, a nie poszczególne transakcje. Podczas pobierania danych ze źródeł zewnętrznych, system dokładnie sprawdza reputację źródła, certyfikaty bezpieczeństwa i zawartość, aby upewnić się, że są one bezpieczne. Pomaga to zapobiec przedostawaniu się szkodliwych danych.
Platforma wykorzystuje również zaawansowane mechanizmy rozumienia kontekstu i przeglądu treści. Pomagają one chatbotom odróżnić uzasadnione żądania finansowe od tych, które mogą być szkodliwe. Jeśli chatbot ma zamiar odpowiedzieć wrażliwymi informacjami finansowymi, system sprawdza odpowiedź w czasie rzeczywistym, aby upewnić się, że nie ujawnia ona żadnych krytycznych szczegółów.
Jeśli chodzi o zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak RODO, AgentLayer traktuje to bardzo poważnie. Platforma prawdopodobnie ma zespół lub proces poświęcony zapewnieniu, że jej praktyki spełniają wszystkie niezbędne wymogi prawne. Regularne audyty i przeglądy utrzymują wszystko w zgodzie z przepisami. Użytkownicy mają również kontrolę nad ustawieniami prywatności danych, w tym możliwość rezygnacji z niektórych działań związanych z gromadzeniem danych lub zażądania usunięcia swoich danych.
W jaki sposób agenci AI na platformie AgentLayer wykorzystują analitykę predykcyjną do identyfikacji i ograniczania ryzyka finansowego? Jakich rodzajów danych i metod analizy używają do przewidywania i przeciwdziałania tym zagrożeniom?
Agenci AI na platformie AgentLayer wykorzystują analitykę predykcyjną do wykrywania i zarządzania potencjalnym ryzykiem finansowym na kilka kluczowych sposobów. Zaczynają od przeprowadzania szczegółowych audytów inteligentnych kontraktów. Na przykład AGIS, jeden z agentów AI, dokładnie bada kod pod kątem wszelkich luk, takich jak luki w zabezpieczeniach lub błędy logiczne, które mogą prowadzić do problemów finansowych. Dzięki wczesnemu wychwytywaniu takich problemów, platforma pomaga zapewnić integralność transakcji finansowych.
Innym sposobem, w jaki platforma gromadzi przydatne dane, są chatboty, które wchodzą w interakcje z użytkownikami. Te chatboty mogą wychwycić obawy lub pytania związane z transakcjami finansowymi, a informacje te są analizowane w celu wykrycia pojawiających się zagrożeń. System jest również przystosowany do wykrywania potencjalnie szkodliwych podpowiedzi podczas tych interakcji, co pomaga zapobiegać oszustwom, zanim do nich dojdzie.
AgentLayer nie poprzestaje na tym – korzysta również z zewnętrznych źródeł danych, takich jak dane z rynku finansowego i trendy branżowe. Pomaga to platformie zrozumieć szerszy kontekst, w którym odbywają się transakcje, dając jej większą szansę na przewidzenie ryzyka.
Od strony technicznej platforma wykorzystuje zaawansowane modele językowe, takie jak GPT-4 i TrustLLM, do analizy gromadzonych danych. Modele te mogą identyfikować wzorce lub anomalie, które mogą wskazywać na ryzyko finansowe. Na przykład, jeśli rozmowa z chatbotem zawiera oznaki zamieszania lub niepokoju, system może oznaczyć to jako potencjalny problem.
Platforma jest również świetna w zrozumieniu kontekstu tych interakcji. Potrafi odróżnić uzasadnione żądania finansowe od tych, które mogą być podejrzane. Dzięki ciągłemu monitorowaniu i przeglądaniu wyników chatbota w czasie rzeczywistym, może on wychwytywać i eliminować potencjalne zagrożenia, zanim dojdzie do ich eskalacji.
Jeśli chodzi o przewidywanie konkretnych zagrożeń, agenci AI wykorzystują zaawansowane modele do przypisywania ocen ryzyka do różnych scenariuszy. Patrząc na dane z przeszłości, mogą przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia pewnych zagrożeń, takich jak szansa na wykorzystanie smart kontraktu. Pozwala to platformie na podejmowanie proaktywnych kroków, takich jak powiadamianie użytkowników, zaostrzanie zabezpieczeń lub dostosowywanie ustawień kontraktów w celu zminimalizowania ekspozycji.
W przypadku wykrycia zagrożenia platforma może podjąć natychmiastowe działania. Może to obejmować wysyłanie alertów do odpowiednich stron lub wzmocnienie środków bezpieczeństwa, takich jak ściślejsza kontrola dostępu lub zwiększone szyfrowanie. Platforma obsługuje również audyt oparty na współpracy, w ramach którego doświadczeni audytorzy mogą współpracować w celu przeglądu i rozwiązania potencjalnych zagrożeń.
Wreszcie, AgentLayer stale monitoruje skuteczność tych środków i wykorzystuje informacje zwrotne do ulepszania swoich analiz predykcyjnych. Ucząc się na podstawie wcześniejszych doświadczeń, agenci AI stają się lepsi w wykrywaniu zagrożeń i zarządzaniu nimi w przyszłości.
W jaki sposób protokoły AgentLink pomagają agentom AI bezpiecznie i wydajnie współpracować przy obsłudze danych finansowych? Jakie kluczowe środki bezpieczeństwa są stosowane, aby zapobiec naruszeniom danych i zapewnić płynne zarządzanie danymi?
Protokoły AgentLink zapewniają, że wielu agentów AI może współpracować ze sobą wydajnie i bezpiecznie, zwłaszcza podczas zarządzania wrażliwymi danymi finansowymi. Definiują one sposób formatowania i przesyłania informacji i wiadomości przez sieć, optymalizując proces nawet w warunkach ograniczonej przepustowości. Zmniejsza to prawdopodobieństwo wystąpienia błędów lub przerw, które mogłyby zagrozić danym finansowym.
Platforma zapewnia ustrukturyzowane ramy interakcji, ułatwiając agentom dzielenie się wiedzą, wymianę informacji, wysyłanie poleceń i pobieranie wyników. Ten dobrze zorganizowany proces komunikacji pomaga zminimalizować ryzyko błędnej komunikacji lub nieautoryzowanego dostępu, ponieważ agenci dokładnie wiedzą, gdzie i jak wysyłać określone rodzaje informacji.
AgentLink wykorzystuje również asynchroniczną wymianę danych, ze współdzieloną kolejką wiadomości umożliwiającą agentom wysyłanie i odbieranie wiadomości bez konieczności natychmiastowego przetwarzania. Jest to szczególnie korzystne w przypadku zarządzania danymi finansowymi, ponieważ zapewnia, że jeśli jeden agent napotka problem lub zostanie zaatakowany, nie wpłynie to na pozostałych. Kolejka wiadomości kontroluje również przepływ informacji, zapobiegając przeciążeniu systemu i zmniejszając ryzyko związane z bezpieczeństwem.
Dodatkowo, oddzielenie procesu komunikacji od natychmiastowego przetwarzania pomaga chronić przed atakami w czasie rzeczywistym. Jeśli atakujący próbuje zakłócić przetwarzanie wiadomości finansowych, kolejka może nadal przechowywać te wiadomości do czasu rozwiązania problemu. Oddzielenie to pozwala na dokładniejszą kontrolę bezpieczeństwa wiadomości, zwiększając ogólne bezpieczeństwo, gdy agenci obsługują dane finansowe.
Czy możesz wyjaśnić kroki związane ze szkoleniem agenta AI na platformie AgentLayer do określonych zadań finansowych? Jakie są kluczowe etapy, od zbierania danych po dostrajanie modeli i jak mierzona jest wydajność agenta?
Szkolenie agenta AI na platformie AgentLayer do obsługi określonych zadań finansowych obejmuje kilka kluczowych etapów. Rozpoczyna się od pozyskiwania danych, gdzie agent uzyskuje dostęp do różnych typów danych. Może na przykład analizować audyty smart kontraktów w celu wykrycia luk w zabezpieczeniach i potencjalnych zagrożeń, szukając błędów bezpieczeństwa, błędów logicznych i nieefektywności, które mogą mieć wpływ na transakcje finansowe.
Interakcje chatbotów są kolejnym cennym źródłem danych. Gdy chatboty wchodzą w interakcje z użytkownikami, gromadzą dane na temat zapytań i obaw finansowych, zapewniając wgląd w typowe kwestie i potrzeby użytkowników. Dodatkowo, agent może zintegrować zewnętrzne źródła danych, takie jak dane rynku finansowego, wskaźniki ekonomiczne i trendy branżowe, aby lepiej zrozumieć szerszy kontekst realizowanych zadań finansowych.
Po zebraniu danych są one poddawane wstępnemu przetwarzaniu i przygotowaniu. Obejmuje to czyszczenie danych w celu usunięcia szumów i nieistotnych informacji, takich jak filtrowanie złośliwych monitów lub nieprawidłowych danych finansowych. W przypadku wrażliwych informacji finansowych dane pozostają anonimowe, aby chronić prywatność użytkowników.
Następnie pojawia się wybór modelu i wstępne szkolenie. Na platformie AgentLayer programiści wybierają odpowiedni model bazowy spośród opcji takich jak Mistral, Llama lub zastrzeżony TrustLLM. Wstępne szkolenie polega na wprowadzeniu wstępnie przetworzonych danych do modelu i dostosowaniu jego parametrów w celu poznania wzorców i relacji w danych finansowych.
Po wstępnym szkoleniu model przechodzi dostrajanie. Na tym etapie wykorzystywane są określone zbiory danych finansowych związane z docelowym zadaniem – takim jak analiza sprawozdań finansowych – dzięki czemu model staje się bardziej wyspecjalizowany. Techniki takie jak uczenie transferowe i adaptacja domeny pozwalają uczynić model bardziej skutecznym w zastosowaniach finansowych, podczas gdy zaawansowane metody, takie jak technologia Retrieval-Augmented Generation (RAG) i dopasowywanie wiedzy, zwiększają zdolność modelu do obsługi złożonych danych finansowych.
Wreszcie ocena wydajności ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że agent spełnia swoje cele. Wiąże się to z pomiarem dokładności przewidywań lub wyników agenta, takich jak to, jak dobrze przewiduje ryzyko finansowe lub analizuje dane finansowe. Informacje zwrotne od użytkowników pomagają zrozumieć, jak agent działa w rzeczywistych aplikacjach, w tym oceny i sugestie dotyczące ulepszeń. Testy w świecie rzeczywistym są również przeprowadzane poprzez zastosowanie agenta w rzeczywistych scenariuszach finansowych lub kontrolowanych środowiskach w celu symulacji rzeczywistych transakcji i zadań, zapewniając, że działa on skutecznie poza środowiskiem szkoleniowym.
W jaki sposób AgentLayer upewnia się, że jego agenci AI przestrzegają globalnych przepisów i standardów finansowych? Jakie procesy są wdrażane, aby byli na bieżąco ze zmieniającymi się przepisami?
AgentLayer podejmuje kilka kroków, aby zapewnić zgodność swoich agentów AI z globalnymi przepisami i standardami finansowymi. Na początek platforma wykorzystuje narzędzia do sprawdzania poprawności danych wejściowych i czyszczenia danych w swoich chatbotach, aby blokować wszelkie złośliwe monity i anonimizować wrażliwe informacje finansowe.
Pomaga to chronić prywatność użytkowników i zapewnia, że przetwarzanie danych osobowych i finansowych spełnia wymogi regulacyjne. Ponadto AgentLayer integruje się z systemami zaplecza przy użyciu ścisłej kontroli dostępu i zarządzania rolami, co ogranicza, kto może uzyskać dostęp do wrażliwych danych finansowych, zapewniając zgodność z przepisami dotyczącymi bezpieczeństwa danych.
Audyt i monitorowanie są również kluczowymi elementami strategii zgodności AgentLayer. Agenci AI, tacy jak AGIS, przeprowadzają dokładne audyty inteligentnych kontraktów w celu wykrycia luk w zabezpieczeniach, które mogą mieć wpływ na transakcje finansowe. Zabezpieczając te operacje, AgentLayer dostosowuje się do standardów regulacyjnych, które regulują systemy finansowe. Platforma wykorzystuje również mechanizmy rozumienia i przeglądania treści w swoich chatbotach do monitorowania i filtrowania odpowiedzi, zapobiegając wyciekowi wrażliwych informacji i przestrzegając przepisów o ochronie danych.
Aby nadążyć za zmianami w globalnych przepisach, AgentLayer prawdopodobnie ma dedykowany zespół lub proces, który stale monitoruje aktualizacje przepisów. Może to obejmować subskrypcję biuletynów branżowych, uczestnictwo w forach regulacyjnych oraz współpracę z ekspertami prawnymi i finansowymi, aby być na bieżąco z nowymi lub pojawiającymi się standardami. Regularne przeglądy tych zmian regulacyjnych pomagają platformie ocenić ich wpływ i zapewnić zgodność jej agentów AI.
Platforma została zaprojektowana tak, aby była elastyczna, umożliwiając jej szybkie dostosowanie się do nowych wymogów regulacyjnych. Oznacza to, że AgentLayer może łatwo aktualizować swoich agentów AI i systemy w razie potrzeby, takich jak ulepszanie standardów szyfrowania lub zaostrzanie kontroli dostępu w odpowiedzi na nowe przepisy.
Współpraca to kolejny kluczowy aspekt podejścia AgentLayer. Platforma współpracuje z organami regulacyjnymi, stowarzyszeniami branżowymi i instytucjami akademickimi, aby uzyskać wgląd w najnowsze trendy i najlepsze praktyki. To proaktywne podejście pomaga AgentLayer przewidywać zmiany regulacyjne i odpowiednio dostosowywać swoje działania. Platforma poszukuje również porad ekspertów od specjalistów prawnych i finansowych, aby zapewnić ciągłą zgodność, która może obejmować regularne audyty i przeglądy dokonywane przez ekspertów zewnętrznych.
Czy możesz podzielić się nowymi funkcjami lub aktualizacjami AgentLayer? W jaki sposób te zmiany pomogą platformie lepiej radzić sobie z pojawiającymi się zagrożeniami?
AgentLayer wprowadza kluczowe aktualizacje na swojej platformie. 10 września uruchomiono funkcję stakingu dla tokenów AGENT i APGN Yields, umożliwiając inwestorom uzyskanie znacznych zwrotów. Ponieważ do Token Generation Event (TGE) pozostał już tylko tydzień, zachęcamy inwestorów do skorzystania z możliwości stakingu.
Przygotowujemy się również do notowania natywnego tokena AgentLayer na głównych giełdach kryptowalut, takich jak Gate.io, BingX, Uniswap i Aerodrome. Notowanie, zaplanowane na 18 września 2024 r. o godzinie 19:00 czasu singapurskiego, zwiększy możliwości handlowe dla inwestorów i wzmocni ekosystem finansowy.
AgentLayer ulepsza również wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM), takich jak TrustLLM, aby lepiej wykrywać złożone oszustwa i nietypowe wzorce w danych finansowych. Pracując z bardziej zróżnicowanymi zestawami danych i stosując zaawansowane techniki, platforma ma na celu wychwycenie nowych rodzajów oszustw.
Platforma ulepsza swoje narzędzia do analizy ryzyka, wykorzystując uczenie maszynowe do badania danych z przeszłości i trendów rynkowych, co pomoże wcześnie identyfikować zagrożenia. Będzie również monitorować działania finansowe w czasie rzeczywistym, aby wychwycić podejrzane zachowania, takie jak nietypowe wzorce transakcji.
Jeśli chodzi o bezpieczeństwo, AgentLayer bada zaawansowane technologie szyfrowania, w tym metody kwantowe, aby lepiej chronić dane finansowe. Wprowadzone zostanie również uwierzytelnianie wieloskładnikowe i biometryczne w celu zwiększenia bezpieczeństwa użytkowników.
Wyjaśnienie
Wszystkie informacje zawarte na naszej stronie internetowej są publikowane w dobrej wierze i wyłącznie w ogólnych celach informacyjnych. Wszelkie działania podejmowane przez czytelnika w związku z informacjami znajdującymi się na naszej stronie internetowej odbywają się wyłącznie na jego własne ryzyko.
