AI-agenter og finansiell beskyttelse: Et dypdykk med AgentLayer

AgentLayer er en innovativ plattform som øker sikkerheten og funksjonaliteten til finansielle applikasjoner gjennom avansert AI og blokkjedeintegrasjon. I kjernen av plattformen muliggjør AgentOS sikker datalagring, samarbeid mellom flere agenter og sømløs kommunikasjon, noe som sikrer at finansielle operasjoner er både effektive og beskyttede.

Med funksjoner som datakryptering, tilgangskontroll og proaktiv sårbarhetsdeteksjon, møter AgentLayer kravene til moderne finans ved å beskytte sensitiv informasjon. BeInCrypto satte seg ned med AgentLayer-teamet for å snakke om hvordan deres plattform takler reelle problemer i finansteknologi ved bruk av AI og blokkjede. Ingen fyllstoff — bare en dypdykk i hva som fungerer, hva som ikke fungerer, og hvor industrien er på vei.

Kan du detaljere hvordan kjernesystemet AgentOS forbedrer sikkerheten og funksjonaliteten til finansielle applikasjoner? Hvilke spesielle funksjoner eller metoder bruker det for å holde finansielle operasjoner trygge og effektive?

AgentOS gjør finansielle applikasjoner både sikre og effektive. Det beskytter sensitiv data ved å kryptere den under overføring og lagring, og sikrer at kritisk informasjon som transaksjonshistorikk, ledgerstatus og smartkontrakter forblir trygge.

AgentOS utnytter blokkjedeteknologi for å desentralisere og sikre data, noe som sikrer at ingen kan endre eller manipulere den. Systemet kontrollerer også hvem som kan få tilgang til og endre data gjennom finjustert tillatelsesstyring. Dette sikrer at kun autoriserte agenter kan gjøre endringer, noe som øker den generelle sikkerheten.

AgentOS styrer nettverket ved å regulere nodene (tilkoblingspunktene) som opererer innenfor det. Disse nodene er registrert på blokkjeden, og operatører må låse et depositum for hver instans de eier. Hvis en node oppfører seg ondsinnet, straffer en svindelsikker mekanisme den dårlige aktøren, noe som bidrar til å opprettholde nettverkets integritet. Utviklingsteamet bruker også verktøy som formell verifisering og statisk kode skanning for å proaktivt oppdage og fikse sårbarheter i systemets kode.

På funksjonalitetssiden støtter AgentOS samarbeid mellom flere agenter gjennom AgentLink-protokollen. Dette lar forskjellige agenter kommunisere, samarbeide og dele insentiver, noe som forbedrer beslutningstaking og effektivitet i finansielle applikasjoner. Systemet integrerer også med blokkjedeteknologi, ved å bruke dens desentraliserte og transparente natur for å øke

Når utviklere skaper en agent, kan de velge fra et utvalg av modeller, inkludert den proprietære TrustLLM-modellen, som er basert på Mixture of Experts (MoE)-tilnærmingen. Denne modellen bidrar til å forbedre ytelse, sikkerhet og multimodal genereringsevner, noe som gjør den ideell for finansielle applikasjoner. AgentOS letter også tjenesteregistrering og -styring, og lar utviklere distribuere agenter i henhold til deres forretningsbehov og registrere dem på blokkjeden med spesifiserte tillatelser.

Systemets ruteringsprotokoll sikrer at alle agenter kan operere effektivt sammen, og lar dem kommunisere og samarbeide for å fullføre komplekse oppgaver. Dette forbedrer den generelle ytelsen og fleksibiliteten til finansielle applikasjoner.

Hvordan hjelper AgentLink-protokoller AI-agenter med å kommunisere og håndtere transaksjoner på en sikker måte? Hvilke spesifikke sikkerhetstiltak tar du for å holde disse interaksjonene trygge og private?

AgentLink-protokoller sikrer sikker kommunikasjon og transaksjoner mellom AI-agenter, ved bruk av flere nøkkelmekanismer.

AgentLink definerer hvordan informasjon organiseres og deles på tvers av nettverket. Denne strukturen sikrer effektiv dataoverføring, selv med begrenset båndbredde, og reduserer feil eller avbrudd. Ved å forenkle og gjøre meldinger mer forutsigbare, forbedrer AgentLink påliteligheten i kommunikasjonen mellom AI-agenter.

For å organisere disse interaksjonene, tilbyr AgentLink en strukturert ramme innen AgentNetwork-laget. Denne rammen legger ut klare kommunikasjonsprotokoller som dikterer hvordan agenter deler kunnskap, utveksler informasjon, sender kommandoer og henter resultater. En slik strukturert tilnærming ikke bare strømlinjeformer kommunikasjonen, men øker også sikkerheten ved å minimere risikoen for misforståelser eller uautorisert tilgang. Agenter vet alltid hvor og hvordan de skal sende spesifikke typer informasjon, noe som reduserer sårbarheter.

AgentLink inkorporerer også asynkron datautveksling gjennom en delt meldingskø. Denne køen fungerer som en buffer, og lar agenter sende og motta meldinger uten å trenge umiddelbar behandling. Denne oppsettet tilbyr betydelige sikkerhetsfordeler: hvis en agent møter problemer eller blir angrepet, påvirker det ikke umiddelbart de andre. Den behandler også meldinger på en kontrollert måte, noe som reduserer risikoen for å overvelde systemet og forhindrer sårbarheter.

For å ytterligere sikre kommunikasjonen, formaterer og ruter AgentLink meldinger på riktig måte. Standardisert formatering hjelper med å oppdage og filtrere ut ondsinnede eller feilaktige meldinger, mens et klart rutesystem sikrer at meldinger når de riktige mottakerne uten avlytting eller feilretting av uautoriserte parter.

Mellomvare, som den delte meldingskøen, legger til et ekstra lag pålitelighet. Den fungerer som et trygt oppbevaringsområde for meldinger, og beskytter mot datatap eller ødeleggelse under overføring. Streng tilgangskontroll og kryptering øker sikkerheten i køen, og sikrer at kun autoriserte agenter får tilgang til den og holder meldingene konfidensielle.

Til slutt hjelper separasjonen av kommunikasjonsprosesser fra sanntidsbehandling med å beskytte mot angrep som målretter umiddelbar håndtering av meldinger. Hvis et angrep oppstår, lagrer køen meldinger til problemet er løst.

Kan du gi et eksempel fra virkeligheten der AI-agentene kan oppdage og forhindre et sikkerhetsbrudd?

Et godt eksempel er AGIS-agenten, som har vist seg å være utrolig effektiv til å oppdage og forhindre sikkerhetsbrudd, spesielt i blokkjedeverdenen. AGIS er et AI-drevet verktøy som reviderer smartkontrakter ved å skanne koden for potensielle sårbarheter. Imponerende nok identifiserte den 21 sårbarheter på egen hånd før sin fulle utrulling, noe som demonstrerer dens kraft og effektivitet.

AGIS bruker avanserte AI-modeller, som sin proprietære TrustLLM, som er spesielt utviklet for å grave dypt i smartkontraktkoden. Disse modellene skanner koden for tegn på problemer, som sikkerhetsfeil eller logiske feil. AGIS gjennomgår en detaljert prosess der den kontinuerlig skanner og validerer disse potensielle problemene, noe som reduserer sjansene for falske alarmer og sørger for at den fanger selv de vanskeligste problemene. Under en nylig konkurranse fant AGIS ikke bare disse sårbarhetene, men vant også en betydelig premie, noe som understreker dens førsteklasses evner.

Når systemet oppdager en trussel, tar AGIS en samarbeidende tilnærming til revisjon. Det lar brukere opprette oppgaver og angi parametere, som belønninger og frister, for å tiltrekke revisorer som kan bringe forskjellige perspektiver. Disse revisorene diskuterer deretter og blir enige om problemene, noe som sikrer en grundig gjennomgang. For å holde alle ærlige, bruker AGIS et innsatssystem med sin egen token, $AGIS. Revisorer må satse disse tokenene for å delta, noe som betyr at de har noe på spill. Hvis de roter det til, risikerer de å miste sin innsats, noe som oppmuntrer til nøye og nøyaktig arbeid.

AGIS sporer også omdømmet til sine revisorer og validatorer, og belønner de som gjør en god jobb og straffer de som ikke gjør det. Hvis det noen gang er uenighet om funnene, har AGIS en tvisteløsningsprosess på plass, som til og med kan involvere en tredjeparts megler om nødvendig.

Samlet sett fungerer AGIS som en svært pålitelig “intelligent vokter” for blokkjedesikkerhet, kontinuerlig læring og forbedring for å holde seg foran potensielle trusler. Den er tilgjengelig på AgentLayer testnett, hvor den samarbeider med andre AI-agenter for å utforske grensene for hva som er mulig i Web3-sikkerhet. Ser fremover, vil AGIS fortsette å forfine sine revisjonsevner og utvide sine kapasiteter.

Hvordan hjelper store språkmodeller (LLMs) med å oppdage svindel og forbedre sikkerheten i AgentLayer-systemet? Kan du gi eksempler på hvor LLMs har vært spesielt effektive?

Store språkmodeller spiller en betydelig rolle i å øke sikkerheten og oppdage svindel innen AgentLayer-økosystemet ved å grundig analysere kode og overvåke interaksjoner.

En nøkkelmåte LLMs hjelper på er ved å gjennomføre detaljerte revisjoner av smartkontrakter. Verktøy som AGIS, som er en del av AgentLayer, bruker avanserte LLMs som GPT-4, Llama 3, og TrustLLM til å skanne kode for sikkerhetsfeil, logiske feil og ineffektiviteter. Disse modellene er utmerkede til å oppdage sårbarheter som svindlere kunne utnytte. De kan til og med fange komplekse, skjulte problemer som kan gli forbi menneskelige revisorer, noe som gjør smartkontrakter mye sikrere.

LLMs er også avgjørende for å forstå kontekst og gjennomgå innhold i sanntid. For eksempel, når chatbots interagerer med brukere, kan LLMs skille mellom legitime forespørsler og potensielt skadelige. Hvis noen prøver å manipulere en chatbot til å avsløre sensitiv informasjon, kan LLM oppdage den ondsinnede intensjonen og svare tilsvarende, noe som forhindrer et sikkerhetsbrudd. Denne sanntidsovervåkingen hjelper til med å sikre at chatbots kun gir trygge og passende svar, og beskytter ytterligere sensitiv informasjon.

Når det gjelder integrering av chatbots med baksystemer, hjelper LLMs ved å ta smartere beslutninger om tilgangskontroll. De kan vurdere om en forespørsel om sensitiv data er legitim basert på forhåndsdefinerte regler, og forhindre uautorisert tilgang. Selv om noen prøver å utnytte en sårbarhet, sikrer den sikre integrasjonen håndtert av LLMs at kritisk baksystemdata forblir beskyttet.

LLMs spiller også en rolle i å verifisere eksterne datakilder. De kan analysere innholdet og opprinnelsen til data fra utenfor systemet for å bestemme om det er pålitelig. LLM kan blokkere risikable eller upålitelige data fra å komme inn i systemet, noe som reduserer sjansen for å kompromittere det.

Når det gjelder praktiske anvendelser, har LLMs bevist sin effektivitet i høyprofilerte revisjonskonkurranser for smartkontrakter. For eksempel identifiserte AGIS, utstyrt med LLMs, 21 potensielle sårbarheter på egen hånd. Denne tidlige oppdagelsen hjelper til med å forhindre svindel, som uautorisert tilgang til smartkontrakter eller manipulering av kontraktsvilkår.

Hvilke strategier og teknologier bruker AgentLayer for å beskytte data, spesielt når det gjelder sensitiv finansiell informasjon? Kan du diskutere plattformens tilnærming til overholdelse av databeskyttelsesregler og eventuelle krypteringsstandarder som brukes?

AgentLayer bruker en rekke strategier og teknologier for å sikre databeskyttelse, spesielt når det håndteres sensitiv finansiell informasjon.

For å starte integrerer plattformen avanserte verktøy for validering og rensing av inndata i sine chatbots. Disse verktøyene identifiserer og blokkerer eventuelle ondsinnede oppfordringer som kunne målrette finansielle data. For eksempel, hvis noen legger inn noe mistenkelig — som nøkkelord assosiert med svindel — kan systemet fange det opp og forhindre at det blir behandlet.

AgentLayer tar også ekstra skritt for å sikre hvordan dets chatbots interagerer med baksystemer. Det bruker strenge tilgangskontroller, noe som betyr at chatbots kun kan få tilgang til informasjonen som er nødvendig for deres oppgaver. For eksempel kan en chatbot bare se aggregerte data i stedet for individuelle transaksjoner. Når data trekkes inn fra eksterne kilder, sjekker systemet nøye kildens rykte, sikkerhetssertifikater og innhold for å sikre at det er trygt. Dette hjelper med å forhindre at ondsinnede data sniker seg inn.

Plattformen bruker også avanserte mekanismer for forståelse av kontekst og gjennomgang av innhold. Disse hjelper chatbots å skille mellom legitime finansielle forespørsler og de som kan være skadelige. Hvis en chatbot er i ferd med å svare med sensitiv finansiell informasjon, gjennomgår systemet svaret i sanntid for å sikre at det ikke avslører noen kritiske detaljer.

Når det gjelder overholdelse av databeskyttelsesregler som GDPR, tar AgentLayer dette svært alvorlig. Plattformen har sannsynligvis et team eller en prosess dedikert til å sikre at dens praksis møter alle nødvendige juridiske krav. Regelmessige revisjoner og gjennomganger holder alt i tråd med regelverket. Brukere har også kontroll over sine personverninnstillinger, inkludert muligheten til å velge bort visse datainnsamlingsaktiviteter eller be om at deres data slettes.

Hvordan bruker AI-agenter på AgentLayer-plattformen prediktiv analyse for å identifisere og redusere finansielle risikoer? Hvilke typer data og analysemetoder bruker de for å forutsi og håndtere disse risikoene?

AI-agentene på AgentLayer-plattformen bruker prediktiv analyse for å oppdage og håndtere potensielle finansielle risikoer på noen nøkkelmåter. De starter med å utføre detaljerte revisjoner av smartkontrakter. For eksempel undersøker AGIS, en av AI-agentene, nøye koden for eventuelle sårbarheter, som sikkerhetsfeil eller logiske feil, som kunne føre til finansielle problemer. Ved å fange opp disse problemene tidlig, hjelper plattformen med å sikre integriteten til finansielle transaksjoner.

En annen måte plattformen samler nyttige data på er gjennom sine chatbots, som interagerer med brukere. Disse chatbots kan plukke opp bekymringer eller spørsmål relatert til finansielle transaksjoner, og denne informasjonen analyseres for å oppdage fremvoksende risikoer. Systemet er også utstyrt til å oppdage potensielt skadelige oppfordringer under disse interaksjonene, noe som hjelper med å forhindre svindel før den skjer.

AgentLayer stopper ikke der — det benytter også eksterne datakilder, som finansielle markedsdata og bransjetrender. Dette hjelper plattformen å forstå den bredere konteksten der transaksjonene finner sted, noe som gir den en bedre sjanse til å forutse risikoer.

På den tekniske siden bruker plattformen avanserte språkmodeller som GPT-4 og TrustLLM til å analysere dataene den samler inn. Disse modellene kan identifisere mønstre eller anomalier som kan indikere finansielle risikoer. For eksempel, hvis en chatbot-samtale inkluderer tegn på forvirring eller bekymring, kan systemet flagge dette som et potensielt problem.

Plattformen er også flink til å forstå konteksten av disse interaksjonene. Den kan skille mellom legitime finansielle forespørsler og de som kan være mistenkelige. Ved kontinuerlig overvåking og gjennomgang av chatbot-utdata i sanntid, kan den fange opp og håndtere potensielle risikoer før de eskalerer.

Når det gjelder å forutsi spesifikke risikoer, bruker AI-agentene sofistikerte modeller for å tildele risikoskårer til forskjellige scenarier. Ved å se på tidligere data, kan de forutsi sannsynligheten for visse risikoer, som sjansen for at en smartkontrakt blir utnyttet. Dette lar plattformen ta proaktive skritt, som å varsle brukere, stramme sikkerheten eller justere kontraktsinnstillinger for å minimere eksponering.

Når en risiko oppdages, kan plattformen ta umiddelbar handling. Dette kan inkludere å sende varsler til relevante parter eller øke sikkerhetstiltak, som strengere tilgangskontroller eller økt kryptering. Plattformen støtter også samarbeidsrevisjon, hvor erfarne revisorer kan arbeide sammen for å gjennomgå og løse potensielle risikoer.

Til slutt overvåker AgentLayer kontinuerlig effektiviteten av disse tiltakene og bruker tilbakemeldingen til å forbedre sin prediktive analyse. Ved å lære av tidligere erfaringer, blir AI-agentene bedre til å oppdage og håndtere risikoer i fremtiden.

Hvordan hjelper AgentLink-protokoller AI-agenter å arbeide sammen sikkert og effektivt når de håndterer finansielle data? Hvilke nøkkel sikkerhetstiltak er på plass for å forhindre datainnbrudd og sikre smidig datahåndtering?

AgentLink-protokoller sørger for at flere AI-agenter kan arbeide sammen effektivt og sikkert, spesielt når de håndterer sensitiv finansiell informasjon. De definerer hvordan informasjon og meldinger formateres og overføres over nettverket, og optimaliserer prosessen selv under begrensede båndbreddeforhold. Dette reduserer sannsynligheten for feil eller avbrudd som kan kompromittere finansielle data.

Plattformen tilbyr en strukturert ramme for interaksjon, noe som gjør det enklere for agenter å dele kunnskap, utveksle informasjon, sende kommandoer og hente resultater. Denne godt organiserte kommunikasjonsprosessen bidrar til å minimere risikoen for misforståelser eller uautorisert tilgang, ettersom agentene vet nøyaktig hvor og hvordan de skal sende spesifikke typer informasjon.

AgentLink bruker også asynkron datautveksling, med en delt meldingskø som lar agenter sende og motta meldinger uten behov for umiddelbar behandling. Dette er spesielt gunstig når man håndterer finansielle data, da det sikrer at hvis en agent støter på et problem eller blir angrepet, påvirker det ikke de andre. Meldingskøen kontrollerer også informasjonsflyten, forhindrer systemoverbelastning og reduserer sikkerhetsrisikoer.

I tillegg beskytter separasjonen av kommunikasjonsprosessen fra umiddelbar behandling mot angrep i sanntid. Hvis en angriper forsøker å forstyrre behandlingen av finansielle meldinger, kan køen fortsatt holde og lagre disse meldingene til problemet er løst. Denne separasjonen muliggjør grundigere sikkerhetssjekker av meldinger, noe som forbedrer den generelle sikkerheten når agenter håndterer finansielle data.

Kan du forklare trinnene som er involvert i opplæring av en AI-agent på AgentLayer-plattformen for spesifikke finansielle oppgaver? Hva er de viktigste stadiene, fra datainnsamling til finjustering av modeller, og hvordan måles agentens ytelse?

Opplæring av en AI-agent på AgentLayer-plattformen for å håndtere spesifikke finansielle oppgaver involverer flere nøkkelstadier. Det begynner med datainnsamling, hvor agenten får tilgang til ulike typer data. For eksempel kan den analysere revisjoner av smartkontrakter for å oppdage sårbarheter og potensielle risikoer ved å lete etter sikkerhetsfeil, logiske feil og ineffektiviteter som kan påvirke finansielle transaksjoner.

Chatbot-interaksjoner er en annen verdifull datakilde. Når chatbots engasjerer seg med brukere, samler de data om finansielle forespørsler og bekymringer, og gir innsikt i vanlige problemer og brukerbehov. I tillegg kan agenten integrere eksterne datakilder, som finansmarkedsdata, økonomiske indikatorer og bransjetrender, for bedre å forstå den bredere konteksten for de finansielle oppgavene som håndteres.

Når dataene er samlet inn, gjennomgår de forbehandling og forberedelse. Dette innebærer å rense dataene for å fjerne støy og irrelevant informasjon, som å filtrere ut ondsinnede oppfordringer eller feilaktige finansielle inndata. For sensitiv finansiell informasjon forblir dataene anonyme for å beskytte brukerens personvern.

Deretter kommer modellvalg og innledende trening. På AgentLayer-plattformen velger utviklere en passende basismodell fra alternativer som Mistral, Llama eller den proprietære TrustLLM. Den innledende treningen innebærer å mate de forbehandlede dataene inn i modellen og justere dens parametere for å lære mønstre og relasjoner innen finansdataene.

Etter den innledende treningen gjennomgår modellen finjustering. Dette trinnet bruker spesifikke finansielle datasett relatert til den målrettede oppgaven—som å analysere finansregnskap—som lar modellen bli mer spesialisert. Teknikker som transferlæring og domenetilpasning gjør modellen mer effektiv for finansielle applikasjoner, mens avanserte metoder som Retrieval-Augmented Generation (RAG)-teknologi og kunnskapsmatching forbedrer modellens evne til å håndtere komplekse finansdata.

Til slutt er ytelsesevaluering avgjørende for å sikre at agenten møter sine mål. Dette innebærer å måle nøyaktigheten av agentens prediksjoner eller utdata, som hvor godt den forutsier finansielle risikoer eller analyserer finansdata. Brukerfeedback hjelper til med å forstå hvordan agenten presterer i virkelige applikasjoner, inkludert vurderinger og forslag til forbedringer. Virkelige tester utføres også ved å anvende agenten i faktiske finansielle scenarioer eller kontrollerte miljøer for å simulere virkelige transaksjoner og oppgaver, og sikre at den presterer effektivt utenfor treningsmiljøet.

Hvordan sikrer AgentLayer at deres AI-agenter følger globale finansielle reguleringer og standarder? Hvilke prosesser er på plass for å holde dem oppdaterte med endrede reguleringer?

AgentLayer tar flere skritt for å sikre at deres AI-agenter overholder globale finansielle reguleringer og standarder. For å starte bruker plattformen validering av inndata og verktøy for datarensing i sine chatbots for å blokkere ondsinnede oppfordringer og anonymisere sensitiv finansiell informasjon. Dette hjelper med å beskytte brukerens personvern og sikrer at håndteringen av personlige og finansielle data møter regulatoriske krav. I tillegg integrerer AgentLayer seg med baksystemer ved bruk av strenge tilgangskontroller og rollestyring, som begrenser hvem som kan få tilgang til sensitiv finansiell informasjon, og sikrer overholdelse av datasikkerhetsreguleringer.

Revisjon og overvåking er også nøkkelkomponenter i AgentLayers overholdelsesstrategi. AI-agenter som AGIS utfører grundige revisjoner av smartkontrakter for å oppdage sårbarheter som kan påvirke finansielle transaksjoner. Ved å sikre disse operasjonene, er AgentLayer i tråd med de regulatoriske standardene som styrer finanssystemer. Plattformen bruker også mekanismer for forståelse og gjennomgang av innhold i sine chatbots for å overvåke og filtrere svar, for å forhindre lekkasje av sensitiv informasjon og overholde databeskyttelsesreguleringer.

For å holde tritt med endringer i globale reguleringer, har AgentLayer sannsynligvis et dedikert team eller en prosess som kontinuerlig overvåker regulatoriske oppdateringer. Dette kan innebære å abonnere på bransjenyhetsbrev, delta i regulatoriske forum og samarbeide med juridiske og finansielle eksperter for å holde seg informert om nye eller fremvoksende standarder. Regelmessige gjennomganger av disse regulatoriske endringene hjelper plattformen med å vurdere deres innvirkning og sikre at deres AI-agenter forblir i samsvar.

Plattformen er designet for å være fleksibel, noe som gjør det mulig å raskt tilpasse seg nye regulatoriske krav. Dette betyr at AgentLayer enkelt kan oppdatere sine AI-agenter og systemer etter behov, som å forbedre krypteringsstandarder eller stramme tilgangskontroller som svar på nye reguleringer.

Samarbeid er en annen nøkkelaspekt ved AgentLayers tilnærming. Plattformen samarbeider med regulatoriske organer, bransjeorganisasjoner og akademiske institusjoner for å få innsikt i de siste trendene og beste praksisene. Denne proaktive tilnærmingen hjelper AgentLayer med å forutse regulatoriske endringer og justere driften deretter. Plattformen søker også ekspertise fra juridiske og finansielle fagfolk for å sikre løpende overholdelse, som kan inkludere regelmessige revisjoner og gjennomganger av eksterne eksperter.

Kan du dele noen nye funksjoner eller oppdateringer som AgentLayer? Hvordan vil disse endringene hjelpe plattformen med å bedre håndtere nye trusler?

AgentLayer gjør nøkkeloppdateringer på tvers av sin plattform. Den 10. september ble staking-funksjonen for AGENT-tokens og APGN-avkastninger lansert, noe som gir investorer mulighet til å tjene betydelige avkastninger. Med bare en uke igjen før Token Generation Event (TGE), oppfordres investorer til å benytte seg av staking-muligheten.

Vi forbereder også noteringen av AgentLayers native token på store kryptobørser som Gate.io, BingX, Uniswap og Aerodrome. Noteringen, som er planlagt til 18. september 2024 kl. 19:00 Singapore-tid, vil øke handelsmulighetene for investorer og forbedre det finansielle økosystemet.

AgentLayer oppgraderer også bruken av store språkmodeller (LLMs) som TrustLLM for bedre å oppdage kompleks svindel og uvanlige mønstre i finansielle data. Ved å arbeide med mer mangfoldige datasett og anvende avanserte teknikker, sikter plattformen mot å fange opp nye typer svindel.

Plattformen forbedrer sine verktøy for risikoanalyse ved å bruke maskinlæring for å studere tidligere data og markedsutviklinger, noe som vil hjelpe med å identifisere trusler tidlig. Den vil også overvåke finansielle aktiviteter i sanntid for å fange opp mistenkelig oppførsel, som uvanlige transaksjonsmønstre.

På sikkerhetsfronten utforsker AgentLayer avanserte krypteringsteknologier, inkludert kvantebestandige metoder, for bedre å beskytte finansielle data. Flere faktorer og biometrisk autentisering vil også bli introdusert for å øke sikkerheten for brukerne.