AI-agenter og finansiel beskyttelse: Et dybdegående kig med AgentLayer

AgentLayer er en innovativ platform, der øger sikkerheden og funktionaliteten af finansielle applikationer gennem avanceret AI og blockchain-integration. I hjertet af platformen muliggør AgentOS sikker datahåndtering, samarbejde mellem flere agenter og problemfri kommunikation, hvilket sikrer, at finansielle operationer er både effektive og beskyttede.

Med funktioner som datakryptering, adgangskontrol og proaktiv sårbarhedsdetektion opfylder AgentLayer kravene i moderne finans, ved at beskytte følsomme oplysninger. BeInCrypto talte med AgentLayer-teamet om, hvordan deres platform adresserer reelle problemer i finansiel teknologi ved brug af AI og blockchain. Ingen overflødigheder — bare en grundig gennemgang af, hvad der virker, hvad der ikke gør, og hvor branchen er på vej hen.

Kan du uddybe, hvordan det centrale operativsystem, AgentOS, forbedrer sikkerheden og funktionaliteten af finansielle applikationer? Hvilke særlige funktioner eller metoder bruger det til at holde finansielle operationer sikre og effektive?

AgentOS gør finansielle applikationer både sikre og effektive. Det beskytter følsomme data ved at kryptere dem under transmission og opbevaring, hvilket sikrer, at kritiske oplysninger som transaktionshistorik, ledgerstatus og smart contracts forbliver sikre.

AgentOS udnytter blockchain-teknologi til at decentralisere og sikre data, hvilket sikrer, at ingen kan ændre eller manipulere med dem. Systemet kontrollerer også, hvem der kan få adgang til og ændre data gennem fintunet tilladelsesstyring. Dette sikrer, at kun autoriserede agenter kan foretage ændringer, hvilket øger den overordnede sikkerhed.

AgentOS styrer netværket ved at regulere de knudepunkter (forbindelsespunkter), der opererer inden for det. Disse knudepunkter er registreret på blockchain, og operatører skal låse et depositum for hver instans, de ejer. Hvis en knude opfører sig ondsindet, straffer en svindelsikker mekanisme den dårlige aktør, hvilket hjælper med at opretholde netværkets integritet. Udviklingsteamet bruger også værktøjer som formel verifikation og statisk kode scanning til proaktivt at opdage og rette sårbarheder i systemets kode.

På funktionalitetssiden understøtter AgentOS samarbejde mellem flere agenter gennem AgentLink-protokollen. Dette tillader forskellige agenter at kommunikere, samarbejde og dele incitamenter, hvilket forbedrer beslutningstagning og effektivitet i finansielle applikationer. Systemet integrerer også med blockchain-teknologi, hvilket bruger dets decentraliserede og gennemsigtige natur til at øge

Når udviklere skaber en agent, kan de vælge fra en række modeller, herunder den proprietære TrustLLM-model, som er baseret på Mixture of Experts (MoE)-tilgangen. Denne model hjælper med at forbedre ydeevne, sikkerhed og multimodal genereringsevner, hvilket gør den ideel til finansielle applikationer. AgentOS letter også tjenesteregistrering og -styring, hvilket tillader udviklere at implementere agenter i overensstemmelse med deres forretningsbehov og registrere dem på blockchain med angivne tilladelser.

Systemets routingprotokol sikrer, at alle agenter kan fungere effektivt sammen, hvilket tillader dem at kommunikere og samarbejde om at fuldføre komplekse opgaver. Dette forbedrer den samlede ydeevne og fleksibilitet i finansielle applikationer.

Hvordan hjælper AgentLink-protokoller AI-agenter med at kommunikere og håndtere transaktioner sikkert? Hvilke specifikke sikkerhedstrin tager du for at holde disse interaktioner sikre og private?

AgentLink-protokoller sikrer sikker kommunikation og transaktioner mellem AI-agenter ved hjælp af flere nøglemekanismer.

AgentLink definerer, hvordan information organiseres og deles på tværs af netværket. Denne struktur sikrer effektiv datatransmission, selv med begrænset båndbredde, hvilket reducerer fejl eller afbrydelser. Ved at forenkle og gøre beskeder mere forudsigelige forbedrer AgentLink pålideligheden af kommunikationen mellem AI-agenter.

For at organisere disse interaktioner tilbyder AgentLink en struktureret ramme inden for AgentNetwork-laget. Denne ramme fastlægger klare kommunikationsprotokoller, der dikterer, hvordan agenter deler viden, udveksler information, sender kommandoer og henter resultater. En sådan struktureret tilgang strømliner ikke kun kommunikationen, men øger også sikkerheden ved at minimere risikoen for misforståelser eller uautoriseret adgang. Agenter ved altid, hvor og hvordan de skal sende bestemte typer information, hvilket reducerer sårbarheder.

AgentLink inkorporerer også asynkron dataudveksling gennem en delt beskedkø. Denne kø fungerer som en buffer, der tillader agenter at sende og modtage beskeder uden behov for øjeblikkelig behandling. Denne opsætning tilbyder betydelige sikkerhedsfordele: hvis en agent støder på problemer eller bliver angrebet, påvirker det ikke straks de andre. Den behandler også beskeder på en kontrolleret måde, hvilket reducerer risikoen for at overvælde systemet og forhindrer sårbarheder.

For yderligere at sikre kommunikationen formaterer og router AgentLink beskeder korrekt. Standardiseret formatering hjælper med at opdage og filtrere ondsindede eller forkerte beskeder, mens et klart routingssystem sikrer, at beskeder når de korrekte modtagere uden aflytning eller fejldisponering af uautoriserede parter.

Middleware, som den delte beskedkø, tilføjer endnu et lag pålidelighed. Den fungerer som et sikkert opbevaringsområde for beskeder, der beskytter mod datatab eller korruption under transmission. Strikte adgangskontroller og kryptering øger sikkerheden i køen, hvilket sikrer, at kun autoriserede agenter får adgang til den og holder beskederne fortrolige.

Endelig hjælper adskillelsen af kommunikationsprocesser fra realtidsbehandling med at beskytte mod angreb, der målretter den øjeblikkelige håndtering af beskeder. Hvis et angreb opstår, gemmer køen beskederne, indtil problemet er løst.

Kunne du give et konkret eksempel på, hvor AI-agenterne med succes kan opdage og forhindre et sikkerhedsbrud?

Et fremragende eksempel er AGIS-agenten, som har vist sig at være utrolig effektiv til at opdage og forhindre sikkerhedsbrud, især i blockchain-verdenen. AGIS er et AI-drevet værktøj, der reviderer smart contracts ved at scanne koden for potentielle sårbarheder. Imponerende nok identificerede den 21 sårbarheder på egen hånd før sin fulde udrulning, hvilket demonstrerer dens styrke og effektivitet.

AGIS bruger avancerede AI-modeller, som dens proprietære TrustLLM, der er specifikt udviklet til at grave dybt i smart contract-koden. Disse modeller scanner koden for tegn på problemer, såsom sikkerhedsfejl eller logiske fejl. AGIS gennemgår en detaljeret proces, hvor den kontinuerligt scanner og validerer disse potentielle problemer, hvilket reducerer chancerne for falske alarmer og sikrer, at den fanger selv de mest snedige problemer. Under en nylig konkurrence fandt AGIS ikke kun disse sårbarheder, men vandt også en betydelig præmie, hvilket fremhæver dens topkvaliteter.

Når systemet opdager en trussel, tager AGIS en samarbejdsorienteret tilgang til revision. Det tillader brugere at oprette opgaver og fastsætte parametre, som belønninger og deadlines, for at tiltrække revisorer, der kan bringe forskellige perspektiver. Disse revisorer diskuterer derefter og bliver enige om problemerne, hvilket sikrer en grundig gennemgang. For at holde alle ærlige bruger AGIS et staking-system med sit eget token, $AGIS. Revisorer skal indsætte disse tokens for at deltage, hvilket betyder, at de har noget på spil. Hvis de fejler, risikerer de at miste deres indsats, hvilket opmuntrer til omhyggeligt og præcist arbejde.

AGIS sporer også sine revisorers og validatorers ry, belønner dem, der gør et godt stykke arbejde, og straffer dem, der ikke gør det. Hvis der nogensinde opstår uenighed om resultaterne, har AGIS en tvistbilæggelsesproces på plads, som endda kan involvere en tredjeparts voldgiftsmand, hvis det er nødvendigt.

Samlet set fungerer AGIS som en yderst pålidelig “intelligent vogter” for blockchain-sikkerhed, der kontinuerligt lærer og forbedrer sig for at holde sig foran potentielle trusler. Den er tilgængelig på AgentLayer-testnettet, hvor den samarbejder med andre AI-agenter for at skubbe grænserne for, hvad der er muligt inden for Web3-sikkerhed. Fremadrettet vil AGIS fortsætte med at finpudse sine revisionsfærdigheder og udvide sine evner.

Hvordan hjælper store sprogmodeller (LLMs) med at opdage bedrageri og forbedre sikkerheden i AgentLayer-systemet? Kan du give eksempler på, hvor LLMs har været særligt effektive?

Store sprogmodeller spiller en væsentlig rolle i at styrke sikkerheden og opdage bedrageri inden for AgentLayer-økosystemet ved grundigt at analysere kode og overvåge interaktioner.

En nøglemåde, hvorpå LLMs hjælper, er ved at udføre detaljerede revisioner af smarte kontrakter. Værktøjer som AGIS, som er en del af AgentLayer, bruger avancerede LLMs såsom GPT-4, Llama 3 og TrustLLM til at scanne kode for sikkerhedsfejl, logiske fejl og ineffektiviteter. Disse modeller er fremragende til at identificere sårbarheder, som svindlere kunne udnytte. De kan endda fange komplekse, skjulte problemer, som måske ville gå forbi menneskelige revisorer, hvilket gør smarte kontrakter meget mere sikre.

LLMs er også afgørende for at forstå kontekst og gennemgå indhold i realtid. For eksempel, når chatbots interagerer med brugere, kan LLMs skelne mellem legitime forespørgsler og potentielt skadelige. Hvis nogen forsøger at manipulere en chatbot til at afsløre følsomme oplysninger, kan LLM opdage den ondsindede hensigt og reagere derefter, hvilket forhindrer et sikkerhedsbrud. Denne realtids overvågning sikrer, at chatbots kun giver sikre og passende svar, yderligere beskytter følsomme oplysninger.

Når det kommer til integration af chatbots med backend-systemer, hjælper LLMs ved at træffe klogere beslutninger om adgangskontrol. De kan vurdere, om en anmodning om følsomme data er legitim baseret på foruddefinerede regler, hvilket forhindrer uautoriseret adgang. Selv hvis nogen forsøger at udnytte en sårbarhed, sikrer den sikre integration håndteret af LLMs, at kritiske backend-data forbliver beskyttede.

LLMs spiller også en rolle i verificering af eksterne datakilder. De kan analysere indholdet og oprindelsen af data fra uden for systemet for at bestemme, om det er troværdigt. LLM kan blokere risikable eller upålidelige data fra at trænge ind i systemet, hvilket reducerer chancen for at kompromittere det.

I forhold til virkelige anvendelser har LLMs bevist deres effektivitet i højtprofilerede konkurrencer om revision af smarte kontrakter. For eksempel identificerede AGIS, udstyret med LLMs, 21 potentielle sårbarheder på egen hånd. Denne tidlige opdagelse hjælper med at forhindre bedrageri, såsom uautoriseret adgang til smarte kontrakter eller manipulation af kontraktvilkår.

Hvilke strategier og teknologier anvender AgentLayer til at beskytte databeskyttelse, især når det handler om følsomme finansielle oplysninger? Kan du diskutere platformens tilgang til overholdelse af databeskyttelsesregler og eventuelle anvendte krypteringsstandarder?

AgentLayer anvender en række strategier og teknologier for at sikre databeskyttelse, især når det handler om følsomme finansielle oplysninger.

For det første integrerer platformen avancerede værktøjer til validering og rensning af input i sine chatbots. Disse værktøjer identificerer og blokerer eventuelle ondsindede prompts, der kunne målrette finansielle data. For eksempel, hvis nogen indtaster noget mistænkeligt — som nøgleord associeret med bedrageri — kan systemet fange det og forhindre, at det bliver behandlet.

AgentLayer tager også ekstra skridt for at sikre, hvordan dets chatbots interagerer med backend-systemer. Det bruger strenge adgangskontroller, hvilket betyder, at chatbots kun kan få adgang til de oplysninger, der er nødvendige for deres opgaver. For eksempel kan en chatbot kun se aggregerede data i stedet for individuelle transaktioner. Når data trækkes ind fra eksterne kilder, tjekker systemet omhyggeligt kildens omdømme, sikkerhedscertifikater og indhold for at sikre, at det er sikkert. Dette hjælper med at forhindre, at ondsindede data sniger sig ind.

Platformen anvender også avancerede mekanismer for forståelse af kontekst og gennemgang af indhold. Disse hjælper chatbots med at skelne mellem legitime finansielle forespørgsler og dem, der kunne være skadelige. Hvis en chatbot er ved at svare med følsomme finansielle oplysninger, gennemgår systemet svaret i realtid for at sikre, at det ikke afslører nogen kritiske detaljer.

Når det kommer til overholdelse af databeskyttelsesregler som GDPR, tager AgentLayer dette meget alvorligt. Platformen har sandsynligvis et team eller en proces dedikeret til at sikre, at dens praksis opfylder alle nødvendige lovmæssige krav. Regelmæssige revisioner og anmeldelser holder alt i overensstemmelse med reglerne. Brugere har også kontrol over deres indstillinger for databeskyttelse, herunder muligheden for at fravælge visse dataindsamlingsaktiviteter eller anmode om, at deres data slettes.

Hvordan bruger AI-agenter på AgentLayer-platformen prædiktiv analyse til at identificere og reducere finansielle risici? Hvilke typer data og analysemetoder bruger de til at forudsige og håndtere disse risici?

AI-agenter på AgentLayer-platformen bruger prædiktiv analyse til at identificere og håndtere potentielle finansielle risici på flere nøglemåder. De starter med at udføre detaljerede revisioner af smarte kontrakter. For eksempel undersøger AGIS, en af AI-agentene, omhyggeligt koden for eventuelle sårbarheder, som sikkerhedsfejl eller logiske fejl, der kunne føre til finansielle problemer. Ved at fange disse problemer tidligt hjælper platformen med at sikre integriteten af finansielle transaktioner.

En anden måde, hvorpå platformen indsamler nyttige data, er gennem sine chatbots, som interagerer med brugere. Disse chatbots kan opfange bekymringer eller spørgsmål relateret til finansielle transaktioner, og denne information analyseres for at spotte fremvoksende risici. Systemet er også udstyret til at opdage potentielt skadelige prompts under disse interaktioner, hvilket hjælper med at forhindre bedrageri, før det sker.

AgentLayer stopper ikke der — det trækker også på eksterne datakilder, som finansielle markedsdata og branchetendenser. Dette hjælper platformen med at forstå den bredere kontekst, hvor transaktionerne finder sted, hvilket giver den en bedre chance for at forudse risici.

På den tekniske side bruger platformen avancerede sprogmodeller som GPT-4 og TrustLLM til at analysere de indsamlede data. Disse modeller kan identificere mønstre eller anomalier, der kan indikere finansielle risici. For eksempel, hvis en chatbot-samtale indeholder tegn på forvirring eller bekymring, kan systemet markere dette som et potentielt problem.

Platformen er også dygtig til at forstå konteksten af disse interaktioner. Den kan skelne mellem legitime finansielle forespørgsler og dem, der kan være mistænkelige. Ved kontinuerligt at overvåge og gennemgå chatbot-outputs i realtid kan den fange og håndtere potentielle risici, før de eskalerer.

Når det kommer til at forudsige specifikke risici, bruger AI-agentene sofistikerede modeller til at tildele risikoscorer til forskellige scenarier. Ved at se på tidligere data kan de forudsige sandsynligheden for visse risici, som chancen for, at en smart kontrakt bliver udnyttet. Dette giver platformen mulighed for at tage proaktive skridt, som at underrette brugere, stramme sikkerheden eller justere kontraktindstillinger for at minimere eksponering.

Når en risiko opdages, kan platformen træffe øjeblikkelige foranstaltninger. Dette kan omfatte at sende alarmer til de relevante parter eller øge sikkerhedsforanstaltningerne, såsom strengere adgangskontroller eller øget kryptering. Platformen understøtter også samarbejdsrevision, hvor erfarne revisorer kan arbejde sammen om at gennemgå og løse potentielle risici.

Endelig overvåger AgentLayer konstant effektiviteten af disse foranstaltninger og bruger feedbacken til at forbedre sin prædiktive analyse. Ved at lære af tidligere erfaringer bliver AI-agentene bedre til at spotte og håndtere risici i fremtiden.

Hvordan hjælper AgentLink-protokoller AI-agenter med at arbejde sammen sikkert og effektivt, når de håndterer finansielle data? Hvilke nøglesikkerhedsforanstaltninger er på plads for at forhindre dataindbrud og sikre en glat datahåndtering?

AgentLink-protokoller sikrer, at flere AI-agenter kan arbejde sammen effektivt og sikkert, især når de håndterer følsomme finansielle data. De definerer, hvordan information og beskeder formateres og overføres på tværs af netværket, hvilket optimerer processen selv under begrænsede båndbreddeforhold. Dette reducerer sandsynligheden for fejl eller afbrydelser, der kunne kompromittere finansielle data.

Platformen tilbyder en struktureret ramme for interaktion, hvilket gør det lettere for agenter at dele viden, udveksle information, sende kommandoer og hente resultater. Denne velorganiserede kommunikationsproces hjælper med at minimere risikoen for misforståelser eller uautoriseret adgang, da agenterne præcist ved, hvor og hvordan de skal sende bestemte typer information.

AgentLink anvender også asynkron dataudveksling, med en delt beskedkø, der tillader agenter at sende og modtage beskeder uden behov for øjeblikkelig behandling. Dette er særligt fordelagtigt ved håndtering af finansielle data, da det sikrer, at hvis en agent støder på et problem eller bliver angrebet, påvirker det ikke de andre. Beskedkøen kontrollerer også informationsstrømmen, forhindrer systemoverbelastning og reducerer sikkerhedsrisici.

Desuden hjælper adskillelsen af kommunikationsprocessen fra øjeblikkelig behandling med at beskytte mod angreb i realtid. Hvis en angriber forsøger at forstyrre behandlingen af finansielle beskeder, kan køen stadig holde og opbevare disse beskeder, indtil problemet er løst. Denne adskillelse muliggør mere grundige sikkerhedstjek af beskeder, hvilket forbedrer den samlede sikkerhed, når agenter håndterer finansielle data.

Kan du forklare trinene i træningen af en AI-agent på AgentLayer-platformen til specifikke finansielle opgaver? Hvad er de væsentlige faser, fra indsamling af data til finjustering af modeller, og hvordan måles agentens præstation?

Træning af en AI-agent på AgentLayer-platformen til at håndtere specifikke finansielle opgaver involverer flere nøglefaser. Det starter med dataindsamling, hvor agenten får adgang til forskellige typer data. For eksempel kan den analysere revisioner af smarte kontrakter for at opdage sårbarheder og potentielle risici ved at lede efter sikkerhedsfejl, logiske fejl og ineffektiviteter, der kan påvirke finansielle transaktioner.

Chatbot-interaktioner er en anden værdifuld datakilde. Når chatbots interagerer med brugere, indsamler de data om finansielle forespørgsler og bekymringer, hvilket giver indsigt i almindelige problemer og brugernes behov. Desuden kan agenten integrere eksterne datakilder, såsom finansielle markedsdata, økonomiske indikatorer og branchetendenser, for bedre at forstå den bredere kontekst af de finansielle opgaver, der skal håndteres.

Når dataene er indsamlet, gennemgår de forbehandling og forberedelse. Dette indebærer at rense dataene for at fjerne støj og irrelevant information, såsom at filtrere ondsindede prompts eller forkerte finansielle input. For følsomme finansielle oplysninger forbliver dataene anonyme for at beskytte brugerens privatliv.

Derefter kommer modelvalg og indledende træning. På AgentLayer-platformen vælger udviklerne en passende basismodel fra muligheder som Mistral, Llama eller den proprietære TrustLLM. Den indledende træning involverer at fodre den forberedte data ind i modellen og justere dens parametre for at lære mønstre og relationer inden for de finansielle data.

Efter den indledende træning gennemgår modellen finjustering. Dette trin bruger specifikke finansielle datasæt relateret til den målrettede opgave—som analyse af finansielle udsagn—hvilket gør modellen mere specialiseret. Teknikker som transfer learning og domæneadaptation gør modellen mere effektiv til finansielle applikationer, mens avancerede metoder som Retrieval-Augmented Generation (RAG) teknologi og videnmatchning forbedrer modellens evne til at håndtere komplekse finansielle data.

Endelig er præstationsevaluering afgørende for at sikre, at agenten opfylder sine mål. Dette indebærer at måle nøjagtigheden af agentens forudsigelser eller output, såsom hvor godt den forudsiger finansielle risici eller analyserer finansielle data. Brugerfeedback hjælper med at forstå, hvordan agenten præsterer i virkelige applikationer, herunder vurderinger og forslag til forbedringer. Virkelige test udføres også ved at anvende agenten i faktiske finansielle scenarier eller kontrollerede miljøer for at simulere ægte transaktioner og opgaver, hvilket sikrer, at den præsterer effektivt uden for træningsmiljøet.

Hvordan sikrer AgentLayer, at dets AI-agenter overholder globale finansielle regler og standarder? Hvilke processer er på plads for at holde dem opdaterede med skiftende regulativer?

AgentLayer tager flere skridt for at sikre, at dets AI-agenter overholder globale finansielle regler og standarder. For det første bruger platformen inputvalidering og dataværktøjer i sine chatbots til at blokere ondsindede prompts og anonymisere følsomme finansielle oplysninger. Dette hjælper med at beskytte brugerens privatliv og sikrer, at håndteringen af personlige og finansielle data opfylder reguleringskravene. Desuden integrerer AgentLayer med backend-systemer ved hjælp af strenge adgangskontroller og rollestyring, hvilket begrænser, hvem der kan få adgang til følsomme finansielle data, og sikrer overholdelse af datasikkerhedsregler.

Auditering og overvågning er også centrale komponenter i AgentLayers overholdelsesstrategi. AI-agenter som AGIS udfører grundige revisioner af smarte kontrakter for at opdage sårbarheder, der kunne påvirke finansielle transaktioner. Ved at sikre disse operationer er AgentLayer i overensstemmelse med de reguleringsstandarder, der styrer finansielle systemer. Platformen anvender også indholdsforståelse og anmeldelsesmekanismer inden for sine chatbots for at overvåge og filtrere svar, hvilket forhindrer lækage af følsomme oplysninger og overholder databeskyttelsesregler.

For at følge med i ændringer i globale regulativer har AgentLayer sandsynligvis et dedikeret team eller en proces, der løbende overvåger regulatoriske opdateringer. Dette kan involvere abonnement på branchenyhedsbreve, deltagelse i regulatoriske fora og samarbejde med juridiske og finansielle eksperter for at holde sig informeret om nye eller fremvoksende standarder. Regelmæssige gennemgange af disse regulatoriske ændringer hjælper platformen med at vurdere deres indvirkning og sikre, at dens AI-agenter forbliver i overensstemmelse.

Platformen er designet til at være fleksibel, hvilket gør det muligt hurtigt at tilpasse sig nye regulatoriske krav. Dette betyder, at AgentLayer let kan opdatere sine AI-agenter og systemer efter behov, såsom at forbedre krypteringsstandarder eller stramme adgangskontroller som reaktion på nye regulativer.

Samarbejde er en anden nøgleaspekt af AgentLayers tilgang. Platformen arbejder sammen med reguleringsorganer, brancheorganisationer og akademiske institutioner for at få indsigt i de seneste tendenser og bedste praksisser. Denne proaktive tilgang hjælper AgentLayer med at forudse regulatoriske ændringer og justere sine operationer i overensstemmelse hermed. Platformen søger også ekspertise fra juridiske og finansielle fagfolk for at sikre løbende overholdelse, hvilket kan omfatte regelmæssige revisioner og anmeldelser af eksterne eksperter.

Kan du dele nogle nye funktioner eller opdateringer, som AgentLayer har? Hvordan vil disse ændringer hjælpe platformen med bedre at håndtere nye trusler?

AgentLayer foretager nøgleopdateringer på tværs af sin platform. Den staking-funktion for AGENT-tokens og APGN-udbytter blev lanceret den 10. september, hvilket giver investorer mulighed for at opnå betydelige afkast. Med kun en uge tilbage før Token Generation Event (TGE) opfordres investorer til at udnytte staking-muligheden.

Vi forbereder også noteringen af AgentLayers native token på store kryptovalutabørser som Gate.io, BingX, Uniswap og Aerodrome. Noteringen, der er planlagt til den 18. september 2024 kl. 19:00 Singapore-tid, vil øge handelsmulighederne for investorer og forbedre det finansielle økosystem.

AgentLayer opgraderer også sin brug af store sprogmodeller (LLMs) som TrustLLM for bedre at opdage komplekse svindel og usædvanlige mønstre i finansielle data. Ved at arbejde med mere forskelligartede datasæt og anvende avancerede teknikker sigter platformen mod at fange nye typer svindel.

Platformen forbedrer sine værktøjer til risikoanalyse ved at bruge maskinlæring til at studere tidligere data og markedsudviklinger, hvilket vil hjælpe med at identificere trusler tidligt. Den vil også overvåge finansielle aktiviteter i realtid for at fange mistænkelig adfærd, såsom usædvanlige transaktionsmønstre.

På sikkerhedsfronten undersøger AgentLayer avancerede krypteringsteknologier, herunder kvantebestandige metoder, for bedre at beskytte finansielle data. Flere faktorer og biometrisk godkendelse vil også blive introduceret for at styrke sikkerheden for brugerne.