AgentLayer è una piattaforma innovativa che aumenta la sicurezza e la funzionalità delle applicazioni finanziarie attraverso l'intelligenza artificiale avanzata e l'integrazione blockchain. Fondamentalmente, AgentOS della piattaforma consente la gestione sicura dei dati, la collaborazione multi-agente e la comunicazione senza soluzione di continuità, garantendo che le operazioni finanziarie siano efficienti e protette.
Con funzionalità come la crittografia dei dati, il controllo degli accessi e il rilevamento proattivo delle vulnerabilità, AgentLayer soddisfa le esigenze della finanza moderna, salvaguardando le informazioni sensibili. BeInCrypto ha incontrato il team di AgentLayer per parlare di come la loro piattaforma sta affrontando problemi reali nella tecnologia finanziaria utilizzando l'intelligenza artificiale e la blockchain. Nessuna sciocchezza: solo un'analisi approfondita di cosa funziona, cosa no e dove si sta dirigendo il settore.
Puoi descrivere nei dettagli in che modo il sistema operativo principale, AgentOS, migliora la sicurezza e la funzionalità delle applicazioni finanziarie? Quali caratteristiche o metodi speciali utilizza per mantenere le operazioni finanziarie sicure ed efficienti?
AgentOS consente di rendere le applicazioni finanziarie sicure ed efficienti. Protegge i dati sensibili crittografandoli durante la trasmissione e l'archiviazione, garantendo che le informazioni critiche come la cronologia delle transazioni, lo stato del registro e i contratti intelligenti rimangano al sicuro.
AgentOS sfrutta la tecnologia blockchain per decentralizzare e proteggere i dati, garantendo che nessuno possa alterarli o manometterli. Il sistema controlla inoltre chi può accedere e modificare i dati attraverso una gestione ottimizzata dei permessi. Ciò garantisce che solo gli agenti autorizzati possano apportare modifiche, migliorando la sicurezza generale.
AgentOS gestisce la rete regolando i nodi (punti di connessione) che operano al suo interno. Questi nodi sono registrati sulla blockchain e gli operatori devono bloccare un deposito per ogni istanza di loro proprietà. Se un nodo si comporta in modo dannoso, un meccanismo a prova di frode penalizza il malintenzionato, contribuendo a preservare l'integrità della rete. Il team di sviluppo utilizza inoltre strumenti come la verifica formale e la scansione statica del codice per rilevare e correggere in modo proattivo le vulnerabilità nel codice del sistema.
Dal punto di vista delle funzionalità, AgentOS supporta la collaborazione multi-agente tramite il protocollo AgentLink. Ciò consente a diversi agenti di comunicare, collaborare e condividere incentivi, migliorando il processo decisionale e l'efficienza nelle applicazioni finanziarie. Il sistema si integra anche con la tecnologia blockchain, sfruttando la sua natura decentralizzata e trasparente per aumentare
Quando gli sviluppatori creano un agente, possono scegliere tra una gamma di modelli, incluso il modello proprietario TrustLLM, basato sull'approccio Mixture of Experts (MoE). Questo modello aiuta a migliorare le prestazioni, la sicurezza e le capacità di generazione multimodale, rendendolo ideale per le applicazioni finanziarie. AgentOS facilita inoltre la registrazione e la gestione dei servizi, consentendo agli sviluppatori di distribuire agenti in base alle proprie esigenze aziendali e registrarli sulla blockchain con autorizzazioni specifiche.
Il protocollo di routing del sistema garantisce che tutti gli agenti possano operare efficacemente insieme, consentendo loro di comunicare e collaborare per completare attività complesse. Ciò migliora le prestazioni generali e la flessibilità delle applicazioni finanziarie.
In che modo i protocolli AgentLink aiutano gli agenti AI a comunicare e a gestire le transazioni in modo sicuro? Quali misure di sicurezza specifiche prendi per mantenere queste interazioni sicure e private?
I protocolli AgentLink garantiscono comunicazioni e transazioni sicure tra agenti AI, utilizzando diversi meccanismi chiave.
AgentLink definisce il modo in cui le informazioni vengono organizzate e condivise attraverso la rete. Questa struttura garantisce una trasmissione efficiente dei dati, anche con larghezza di banda limitata, riducendo errori o interruzioni. Semplificando e rendendo i messaggi più prevedibili, AgentLink migliora l'affidabilità della comunicazione tra gli agenti AI.
Per organizzare queste interazioni, AgentLink fornisce un quadro strutturato all'interno del livello AgentNetwork. Questo framework definisce protocolli di comunicazione chiari che determinano il modo in cui gli agenti condividono conoscenze, scambiano informazioni, inviano comandi e recuperano risultati. Un approccio così strutturato non solo semplifica la comunicazione ma migliora anche la sicurezza riducendo al minimo il rischio di errori di comunicazione o di accesso non autorizzato. Gli agenti sanno sempre dove e come inviare tipi specifici di informazioni, riducendo le vulnerabilità.
AgentLink incorpora anche lo scambio di dati asincrono tramite una coda di messaggi condivisa. Questa coda funge da buffer, consentendo agli agenti di inviare e ricevere messaggi senza necessità di elaborazione immediata. Questa configurazione offre vantaggi significativi in termini di sicurezza: se un agente affronta problemi o viene attaccato, ciò non influirà immediatamente sugli altri. Inoltre, elabora i messaggi in modo controllato, riducendo il rischio di sovraccaricare il sistema e prevenendo le vulnerabilità.
Per proteggere ulteriormente la comunicazione, AgentLink formatta e instrada i messaggi correttamente. La formattazione standardizzata aiuta a rilevare e filtrare i messaggi dannosi o errati, mentre un sistema di instradamento chiaro garantisce che i messaggi raggiungano i destinatari corretti senza intercettazioni o indirizzi errati da parte di soggetti non autorizzati.
Il middleware, come la coda di messaggi condivisa, aggiunge un ulteriore livello di affidabilità. Funziona come un'area di conservazione sicura dei messaggi, proteggendoli dalla perdita o dal danneggiamento dei dati durante la trasmissione. I rigorosi controlli di accesso e la crittografia migliorano la sicurezza nella coda, garantendo che solo gli agenti autorizzati vi accedano e mantengano i messaggi riservati.
Infine, la separazione dei processi di comunicazione dall’elaborazione in tempo reale aiuta a proteggere dagli attacchi mirati alla gestione immediata dei messaggi. Se si verifica un attacco, la coda archivia i messaggi fino alla risoluzione del problema.
Potresti fornire un esempio reale in cui gli agenti IA possono rilevare e prevenire con successo una violazione della sicurezza?
Un ottimo esempio è l’agente AGIS, che si è dimostrato incredibilmente efficace nell’individuare e prevenire violazioni della sicurezza, in particolare nel mondo della blockchain. AGIS è uno strumento basato sull'intelligenza artificiale che controlla i contratti intelligenti scansionando il codice per potenziali vulnerabilità. Sorprendentemente, ha identificato da solo 21 vulnerabilità prima della sua completa implementazione, dimostrando la sua potenza ed efficacia.
AGIS utilizza modelli di intelligenza artificiale avanzati, come il suo proprietario TrustLLM, che sono appositamente creati per scavare in profondità nel codice del contratto intelligente. Questi modelli scansionano il codice per individuare eventuali segni di problemi, come difetti di sicurezza o errori logici. AGIS segue un processo dettagliato in cui scansiona e convalida continuamente questi potenziali problemi, riducendo le possibilità di falsi allarmi e assicurandosi di rilevare anche i problemi più complicati. Durante un recente concorso, AGIS non solo ha scoperto queste vulnerabilità, ma ha anche vinto un premio significativo, evidenziando le sue capacità di prim’ordine.
Una volta che il sistema rileva una minaccia, AGIS adotta un approccio collaborativo al controllo. Consente agli utenti di creare attività e impostare parametri, come premi e scadenze, per attirare revisori che possano apportare prospettive diverse. Questi revisori poi discutono e concordano sulle questioni, garantendo una revisione approfondita. Per mantenere tutti onesti, AGIS utilizza un sistema di staking con il proprio token, $AGIS. I revisori devono puntare questi gettoni per partecipare, il che significa che hanno una parte nel gioco. Se sbagliano, rischiano di perdere la posta in gioco, il che incoraggia un lavoro attento e accurato.
L'AGIS tiene traccia anche della reputazione dei suoi revisori e validatori, premiando chi fa un buon lavoro e penalizzando chi non lo fa. In caso di disaccordo sui risultati, AGIS dispone di un processo di risoluzione delle controversie che, se necessario, può coinvolgere anche un arbitro terzo.
Nel complesso, AGIS agisce come un “guardiano intelligente” altamente affidabile per la sicurezza blockchain, apprendendo e migliorando continuamente per stare al passo con potenziali minacce. È disponibile sul testnet AgentLayer, dove collabora con altri agenti AI per ampliare i limiti di ciò che è possibile nella sicurezza Web3. Guardando al futuro, AGIS continuerà ad affinare le proprie capacità di audit e ad espandere le proprie capacità.
In che modo i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) aiutano a rilevare le frodi e a migliorare la sicurezza nel sistema AgentLayer? Potete fornire esempi di dove i LLM sono stati particolarmente efficaci?
I grandi modelli linguistici svolgono un ruolo significativo nel rafforzare la sicurezza e nel rilevare le frodi all’interno dell’ecosistema AgentLayer analizzando approfonditamente il codice e monitorando le interazioni.
Uno dei modi principali in cui gli LLM aiutano è condurre audit dettagliati sui contratti intelligenti. Strumenti come AGIS, che fa parte di AgentLayer, utilizzano LLM avanzati come GPT-4, Llama 3 e TrustLLM per scansionare il codice alla ricerca di difetti di sicurezza, errori logici e inefficienze. Questi modelli eccellono nell’individuare le vulnerabilità che i truffatori potrebbero sfruttare. Possono persino individuare problemi complessi e nascosti che potrebbero sfuggire ai revisori umani, rendendo i contratti intelligenti molto più sicuri.
I LLM sono cruciali anche per comprendere il contesto e rivedere i contenuti in tempo reale. Ad esempio, quando i chatbot interagiscono con gli utenti, gli LLM possono distinguere tra richieste legittime e richieste potenzialmente dannose. Se qualcuno tenta di manipolare un chatbot per rivelare informazioni sensibili, LLM può rilevare l'intento dannoso e rispondere di conseguenza, prevenendo una violazione della sicurezza. Questo monitoraggio in tempo reale aiuta a garantire che i chatbot forniscano solo risposte sicure e appropriate, salvaguardando ulteriormente le informazioni sensibili.
Quando si tratta di integrare i chatbot con i sistemi backend, gli LLM aiutano a prendere decisioni più intelligenti sul controllo degli accessi. Possono valutare se una richiesta di dati sensibili è legittima sulla base di regole predefinite, impedendo accessi non autorizzati. Anche se qualcuno tenta di sfruttare una vulnerabilità, l'integrazione sicura gestita dai LLM garantisce che i dati critici di backend rimangano protetti.
I LLM svolgono anche un ruolo nella verifica delle fonti di dati esterne. Possono analizzare il contenuto e le origini dei dati esterni al sistema per determinare se sono affidabili. Il LLM può impedire l'ingresso nel sistema di dati rischiosi o inaffidabili, riducendo la possibilità di comprometterlo.
In termini di applicazioni nel mondo reale, gli LLM hanno dimostrato la loro efficacia in concorsi di auditing di contratti intelligenti di alto profilo. Ad esempio, l’AGIS, dotato di LLM, ha identificato da solo 21 potenziali vulnerabilità. Questo rilevamento tempestivo aiuta a prevenire le frodi, come l’accesso non autorizzato ai contratti intelligenti o la manipolazione dei termini contrattuali.
Quali strategie e tecnologie impiega AgentLayer per proteggere la privacy dei dati, in particolare quando si tratta di informazioni finanziarie sensibili? Puoi discutere dell'approccio della piattaforma al rispetto delle normative sulla protezione dei dati e degli eventuali standard di crittografia utilizzati?
AgentLayer utilizza una varietà di strategie e tecnologie per garantire la privacy dei dati, soprattutto quando si gestiscono informazioni finanziarie sensibili.
Per iniziare, la piattaforma integra strumenti avanzati di convalida dell'input e di pulizia nei suoi chatbot. Questi strumenti identificano e bloccano eventuali richieste dannose che potrebbero prendere di mira i dati finanziari. Ad esempio, se qualcuno inserisce qualcosa di sospetto, come parole chiave associate a frodi, il sistema può rilevarlo e impedirne l'elaborazione.
AgentLayer adotta inoltre misure aggiuntive per proteggere il modo in cui i suoi chatbot interagiscono con i sistemi backend. Utilizza severi controlli di accesso, il che significa che i chatbot possono accedere solo alle informazioni necessarie per le loro attività. Ad esempio, un chatbot potrebbe vedere solo dati aggregati anziché singole transazioni. Quando si acquisiscono dati da fonti esterne, il sistema controlla attentamente la reputazione della fonte, i certificati di sicurezza e i contenuti per garantire che siano sicuri. Ciò aiuta a impedire l'ingresso di dati dannosi.
La piattaforma utilizza inoltre meccanismi avanzati di comprensione del contesto e di revisione dei contenuti. Questi aiutano i chatbot a distinguere tra richieste finanziarie legittime e quelle che potrebbero essere dannose. Se un chatbot sta per rispondere con informazioni finanziarie sensibili, il sistema esamina la risposta in tempo reale per garantire che non esponga dettagli critici.
Quando si tratta di conformità alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR, AgentLayer lo prende molto sul serio. La piattaforma probabilmente dispone di un team o di un processo dedicato a garantire che le sue pratiche soddisfino tutti i requisiti legali necessari. Audit e revisioni regolari mantengono tutto in linea con le normative. Gli utenti hanno anche il controllo sulle proprie impostazioni sulla privacy dei dati, inclusa la possibilità di rinunciare a determinate attività di raccolta dati o richiedere che i propri dati vengano cancellati.
In che modo gli agenti IA sulla piattaforma AgentLayer utilizzano l'analisi predittiva per identificare e ridurre i rischi finanziari? Quali tipi di dati e metodi di analisi utilizzano per prevedere e affrontare questi rischi?
Gli agenti AI sulla piattaforma AgentLayer utilizzano l'analisi predittiva per individuare e gestire potenziali rischi finanziari in alcuni modi chiave. Iniziano eseguendo audit dettagliati dei contratti intelligenti. Ad esempio, AGIS, uno degli agenti AI, esamina attentamente il codice per individuare eventuali vulnerabilità, come difetti di sicurezza o errori logici, che potrebbero portare a problemi finanziari. Individuando tempestivamente questi problemi, la piattaforma aiuta a garantire l’integrità delle transazioni finanziarie.
Un altro modo in cui la piattaforma raccoglie dati utili è attraverso i suoi chatbot, che interagiscono con gli utenti. Questi chatbot possono raccogliere preoccupazioni o domande relative alle transazioni finanziarie e queste informazioni vengono analizzate per individuare i rischi emergenti. Il sistema è inoltre in grado di rilevare istruzioni potenzialmente dannose durante queste interazioni, il che aiuta a prevenire le frodi prima che si verifichino.
AgentLayer non si ferma qui: attinge anche a fonti di dati esterne, come dati sui mercati finanziari e tendenze del settore. Ciò aiuta la piattaforma a comprendere il contesto più ampio in cui si svolgono le transazioni, dandole maggiori possibilità di prevedere i rischi.
Dal punto di vista tecnico, la piattaforma utilizza modelli linguistici avanzati come GPT-4 e TrustLLM per analizzare i dati raccolti. Questi modelli possono identificare modelli o anomalie che potrebbero indicare rischi finanziari. Ad esempio, se una conversazione di chatbot include segnali di confusione o preoccupazione, il sistema può segnalarlo come un potenziale problema.
La piattaforma è ottima anche per comprendere il contesto di queste interazioni. Può distinguere tra richieste finanziarie legittime e richieste sospette. Monitorando e rivedendo continuamente i risultati del chatbot in tempo reale, è possibile individuare e affrontare potenziali rischi prima che si intensifichino.
Quando si tratta di prevedere rischi specifici, gli agenti di intelligenza artificiale utilizzano modelli sofisticati per assegnare punteggi di rischio a diversi scenari. Osservando i dati passati, possono prevedere la probabilità di determinati rischi, come la possibilità che un contratto intelligente venga sfruttato. Ciò consente alla piattaforma di adottare misure proattive, come avvisare gli utenti, rafforzare la sicurezza o modificare le impostazioni del contratto per ridurre al minimo l’esposizione.
Quando viene rilevato un rischio, la piattaforma può agire immediatamente. Ciò potrebbe includere l’invio di avvisi alle parti interessate o il rafforzamento delle misure di sicurezza, come controlli di accesso più severi o una maggiore crittografia. La piattaforma supporta anche l'auditing collaborativo, in cui revisori esperti possono lavorare insieme per esaminare e risolvere potenziali rischi.
Infine, AgentLayer monitora costantemente l'efficacia di queste misure e utilizza il feedback per migliorare la propria analisi predittiva. Imparando dalle esperienze passate, gli agenti dell’intelligenza artificiale migliorano nell’individuare e gestire i rischi futuri.
In che modo i protocolli AgentLink aiutano gli agenti AI a lavorare insieme in modo sicuro ed efficiente durante la gestione dei dati finanziari? Quali misure di sicurezza chiave sono in atto per prevenire violazioni dei dati e garantire una gestione fluida dei dati?
I protocolli AgentLink assicurano che più agenti AI possano lavorare insieme in modo efficiente e sicuro, soprattutto quando si gestiscono dati finanziari sensibili. Definiscono il modo in cui le informazioni e i messaggi vengono formattati e trasmessi attraverso la rete, ottimizzando il processo anche in condizioni di larghezza di banda limitata. Ciò riduce la probabilità di errori o interruzioni che potrebbero compromettere i dati finanziari.
La piattaforma fornisce un quadro strutturato per l'interazione, rendendo più semplice per gli agenti condividere conoscenze, scambiare informazioni, inviare comandi e recuperare risultati. Questo processo di comunicazione ben organizzato aiuta a ridurre al minimo il rischio di errori di comunicazione o di accesso non autorizzato, poiché gli agenti sanno esattamente dove e come inviare tipi specifici di informazioni.
AgentLink utilizza anche lo scambio di dati asincrono, con una coda di messaggi condivisa che consente agli agenti di inviare e ricevere messaggi senza necessità di elaborazione immediata. Ciò è particolarmente vantaggioso quando si gestiscono dati finanziari, poiché garantisce che se un agente incontra un problema o viene attaccato, ciò non influirà sugli altri. La coda dei messaggi controlla inoltre il flusso di informazioni, prevenendo il sovraccarico del sistema e riducendo i rischi per la sicurezza.
Inoltre, separare il processo di comunicazione dall'elaborazione immediata aiuta a proteggersi dagli attacchi in tempo reale. Se un utente malintenzionato tenta di interrompere l'elaborazione dei messaggi finanziari, la coda può comunque trattenere e archiviare questi messaggi finché il problema non viene risolto. Questa separazione consente controlli di sicurezza più approfonditi sui messaggi, migliorando la sicurezza generale quando gli agenti gestiscono i dati finanziari.
Puoi spiegare i passaggi necessari per formare un agente AI sulla piattaforma AgentLayer per attività finanziarie specifiche? Quali sono le fasi chiave, dalla raccolta dei dati alla messa a punto dei modelli, e come vengono misurate le prestazioni dell'agente?
La formazione di un agente AI sulla piattaforma AgentLayer per gestire attività finanziarie specifiche prevede diverse fasi chiave. Inizia con l'acquisizione dei dati, in cui l'agente accede a vari tipi di dati. Ad esempio, può analizzare gli audit dei contratti intelligenti per rilevare vulnerabilità e potenziali rischi cercando difetti di sicurezza, errori logici e inefficienze che potrebbero influire sulle transazioni finanziarie.
Le interazioni dei chatbot sono un'altra preziosa fonte di dati. Quando i chatbot interagiscono con gli utenti, raccolgono dati su richieste e preoccupazioni finanziarie, fornendo approfondimenti su problemi comuni e esigenze degli utenti. Inoltre, l'agente può integrare fonti di dati esterne, come dati sui mercati finanziari, indicatori economici e tendenze del settore, per comprendere meglio il contesto più ampio delle attività finanziarie in questione.
Una volta raccolti, i dati vengono sottoposti a preelaborazione e preparazione. Ciò comporta la pulizia dei dati per rimuovere rumore e informazioni irrilevanti, ad esempio filtrando istruzioni dannose o input finanziari errati. Per le informazioni finanziarie sensibili, i dati rimangono anonimi per proteggere la privacy dell'utente.
Poi arriva la selezione del modello e la formazione iniziale. Sulla piattaforma AgentLayer, gli sviluppatori scelgono un modello base appropriato tra opzioni come Mistral, Llama o il proprietario TrustLLM. La formazione iniziale prevede l'inserimento dei dati preelaborati nel modello e la regolazione dei suoi parametri per apprendere modelli e relazioni all'interno dei dati finanziari.
Dopo la formazione iniziale, il modello viene sottoposto a messa a punto. Questa fase utilizza set di dati finanziari specifici relativi all'attività mirata, come l'analisi dei rendiconti finanziari, consentendo al modello di diventare più specializzato. Tecniche come il transfer learning e l'adattamento del dominio consentono di rendere il modello più efficace per le applicazioni finanziarie, mentre metodi avanzati come la tecnologia Retrieval-Augmented Generation (RAG) e la corrispondenza della conoscenza migliorano la capacità del modello di gestire dati finanziari complessi.
Infine, la valutazione delle prestazioni è fondamentale per garantire che l’agente raggiunga i suoi obiettivi. Ciò comporta la misurazione dell'accuratezza delle previsioni o dei risultati dell'agente, ad esempio la capacità di prevedere i rischi finanziari o analizzare i dati finanziari. Il feedback degli utenti aiuta a comprendere le prestazioni dell'agente nelle applicazioni del mondo reale, comprese valutazioni e suggerimenti per il miglioramento. I test nel mondo reale vengono condotti anche applicando l'agente in scenari finanziari reali o ambienti controllati per simulare transazioni e attività reali, garantendo che funzioni in modo efficace al di fuori dell'ambiente di formazione.
In che modo AgentLayer garantisce che i suoi agenti IA rispettino le normative e gli standard finanziari globali? Quali processi sono in atto per mantenerli aggiornati con le modifiche delle normative?
AgentLayer adotta diverse misure per garantire che i suoi agenti IA siano conformi alle normative e agli standard finanziari globali. Per iniziare, la piattaforma utilizza strumenti di convalida degli input e di pulizia dei dati nei suoi chatbot per bloccare eventuali richieste dannose e rendere anonime le informazioni finanziarie sensibili. Ciò aiuta a proteggere la privacy degli utenti e garantisce che la gestione dei dati personali e finanziari soddisfi i requisiti normativi. Inoltre, AgentLayer si integra con i sistemi backend utilizzando rigorosi controlli di accesso e gestione dei ruoli, che limitano chi può accedere ai dati finanziari sensibili, garantendo la conformità alle normative sulla sicurezza dei dati.
Anche il controllo e il monitoraggio sono componenti chiave della strategia di conformità di AgentLayer. Gli agenti di intelligenza artificiale come AGIS eseguono controlli approfonditi sui contratti intelligenti per rilevare le vulnerabilità che potrebbero influenzare le transazioni finanziarie. Garantendo queste operazioni, AgentLayer si allinea agli standard normativi che governano i sistemi finanziari. La piattaforma utilizza inoltre meccanismi di comprensione e revisione dei contenuti all'interno dei suoi chatbot per monitorare e filtrare le risposte, prevenendo la fuga di informazioni sensibili e rispettando le normative sulla protezione dei dati.
Per stare al passo con i cambiamenti nelle normative globali, AgentLayer probabilmente dispone di un team o di un processo dedicato che monitora continuamente gli aggiornamenti normativi. Ciò potrebbe comportare l’iscrizione alle newsletter del settore, la partecipazione a forum normativi e la collaborazione con esperti legali e finanziari per rimanere informati sugli standard nuovi o emergenti. Le revisioni regolari di queste modifiche normative aiutano la piattaforma a valutarne l’impatto e a garantire che i suoi agenti di intelligenza artificiale rimangano conformi.
La piattaforma è progettata per essere flessibile, consentendole di adattarsi rapidamente ai nuovi requisiti normativi. Ciò significa che AgentLayer può facilmente aggiornare i propri agenti e sistemi di intelligenza artificiale secondo necessità, ad esempio migliorando gli standard di crittografia o rafforzando i controlli di accesso in risposta alle nuove normative.
La collaborazione è un altro aspetto chiave dell'approccio di AgentLayer. La piattaforma collabora con organismi di regolamentazione, associazioni di settore e istituzioni accademiche per ottenere informazioni dettagliate sulle ultime tendenze e migliori pratiche. Questo approccio proattivo aiuta AgentLayer ad anticipare i cambiamenti normativi e ad adattare le proprie operazioni di conseguenza. La piattaforma richiede inoltre la consulenza di professionisti legali e finanziari per garantire la conformità continua, che può includere controlli e revisioni regolari da parte di esperti esterni.
Puoi condividere nuove funzionalità o aggiornamenti di AgentLayer? In che modo questi cambiamenti aiuteranno la piattaforma a gestire meglio le minacce emergenti?
AgentLayer sta apportando aggiornamenti chiave sulla sua piattaforma. Il 10 settembre è stata lanciata la funzione di staking per i token AGENT e APGN Yields, che consente agli investitori di ottenere rendimenti sostanziali. Con solo una settimana rimasta prima del Token Generation Event (TGE), gli investitori sono invitati a sfruttare l'opportunità di staking.
Ci stiamo anche preparando per la quotazione del token nativo di AgentLayer sui principali scambi di criptovaluta come Gate.io, BingX, Uniswap e Aerodrome. La quotazione, prevista per il 18 settembre 2024 alle 19:00 ora di Singapore, aumenterà le opportunità di trading per gli investitori e migliorerà l'ecosistema finanziario.
AgentLayer sta inoltre aggiornando l'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come TrustLLM per rilevare meglio frodi complesse e modelli insoliti nei dati finanziari. Lavorando con set di dati più diversificati e applicando tecniche avanzate, la piattaforma mira a individuare nuovi tipi di truffe.
La piattaforma sta migliorando i suoi strumenti di analisi del rischio, utilizzando l’apprendimento automatico per studiare i dati passati e le tendenze del mercato, che aiuteranno a identificare tempestivamente le minacce. Monitorerà inoltre le attività finanziarie in tempo reale per individuare comportamenti sospetti, come modelli di transazioni insoliti.
Sul fronte della sicurezza, AgentLayer sta esplorando tecnologie di crittografia avanzate, compresi metodi resistenti ai quanti, per proteggere meglio i dati finanziari. Verrà inoltre introdotta l’autenticazione multifattore e biometrica per aumentare la sicurezza degli utenti.
Il post Agenti AI e protezione finanziaria: un'immersione profonda con AgentLayer è apparso per la prima volta su BeInCrypto .