AgentLayer est une plateforme innovante qui augmente la sécurité et les fonctionnalités des applications financières grâce à une intelligence artificielle avancée et à l'intégration de la blockchain. Fondamentalement, AgentOS de la plateforme permet une gestion sécurisée des données, une collaboration multi-agents et une communication transparente, garantissant ainsi l'efficacité et la sécurité des opérations financières.
Avec des fonctionnalités telles que le cryptage des données, le contrôle d'accès et la détection proactive des vulnérabilités, AgentLayer répond aux besoins de la finance moderne tout en protégeant les informations sensibles. BeInCrypto a rencontré l'équipe AgentLayer pour discuter de la manière dont leur plateforme résout les problèmes réels de la technologie financière en utilisant l'intelligence artificielle et la blockchain. Pas de bêtises – juste une analyse approfondie de ce qui fonctionne, de ce qui ne fonctionne pas et de la direction que prend l’industrie.
Pouvez-vous détailler comment le système d'exploitation principal, AgentOS, améliore la sécurité et les fonctionnalités des applications financières ? Quelles caractéristiques ou méthodes particulières utilise-t-il pour garantir la sécurité et l’efficacité des opérations financières ?
AgentOS contribue à rendre les applications financières sécurisées et efficaces. Il protège les données sensibles en les chiffrant pendant la transmission et le stockage, garantissant ainsi la sécurité des informations critiques telles que l'historique des transactions, l'état du grand livre et les contrats intelligents.
AgentOS utilise la technologie blockchain pour décentraliser et protéger les données, garantissant que personne ne puisse les modifier ou les altérer. Le système contrôle également qui peut accéder aux données et les modifier grâce à une gestion optimisée des autorisations. Cela garantit que seuls les agents autorisés peuvent apporter des modifications, améliorant ainsi la sécurité globale.
AgentOS gère le réseau en régulant les nœuds (points de connexion) qui y opèrent. Ces nœuds sont enregistrés sur la blockchain et les opérateurs doivent verrouiller un dépôt pour chaque instance qu'ils possèdent. Si un nœud se comporte de manière malveillante, un mécanisme anti-fraude pénalise l'attaquant, contribuant ainsi à préserver l'intégrité du réseau. L'équipe de développement utilise également des outils tels que la vérification formelle et l'analyse statique du code pour détecter et corriger de manière proactive les vulnérabilités du code du système.
En termes de fonctionnalités, AgentOS prend en charge la collaboration multi-agents via le protocole AgentLink. Cela permet à différents agents de communiquer, de collaborer et de partager des incitations, améliorant ainsi la prise de décision et l'efficacité des applications financières. Le système s'intègre également à la technologie blockchain, profitant de sa nature décentralisée et transparente pour augmenter
Lorsque les développeurs créent un agent, ils peuvent choisir parmi une gamme de modèles, y compris le modèle propriétaire TrustLLM, basé sur l'approche Mixture of Experts (MoE). Ce modèle contribue à améliorer les performances, la sécurité et les capacités de génération multimode, ce qui le rend idéal pour les applications financières. AgentOS facilite également l'enregistrement et la gestion des services, permettant aux développeurs de déployer des agents en fonction de leurs besoins professionnels et de les enregistrer sur la blockchain avec des autorisations spécifiques.
Le protocole de routage du système garantit que tous les agents peuvent fonctionner efficacement ensemble, leur permettant de communiquer et de collaborer pour accomplir des tâches complexes. Cela améliore les performances globales et la flexibilité des applications financières.
Comment les protocoles AgentLink aident-ils les agents IA à communiquer et à gérer les transactions en toute sécurité ? Quelles mesures de sécurité spécifiques prenez-vous pour assurer la sécurité et la confidentialité de ces interactions ?
Les protocoles AgentLink garantissent des communications et des transactions sécurisées entre les agents IA, à l'aide de plusieurs mécanismes clés.
AgentLink définit la manière dont les informations sont organisées et partagées sur le réseau. Cette structure garantit une transmission efficace des données, même avec une bande passante limitée, réduisant ainsi les erreurs ou les interruptions. En simplifiant et en rendant les messages plus prévisibles, AgentLink améliore la fiabilité de la communication entre les agents IA.
Pour organiser ces interactions, AgentLink fournit un cadre structuré au sein de la couche AgentNetwork. Ce cadre définit des protocoles de communication clairs qui déterminent la manière dont les agents partagent leurs connaissances, échangent des informations, envoient des commandes et récupèrent les résultats. Une telle approche structurée simplifie non seulement la communication, mais améliore également la sécurité en minimisant le risque d'erreurs de communication ou d'accès non autorisé. Les agents savent toujours où et comment envoyer des types spécifiques d'informations, réduisant ainsi les vulnérabilités.
AgentLink intègre également l'échange de données asynchrone via une file d'attente de messages partagée. Cette file d'attente agit comme un tampon, permettant aux agents d'envoyer et de recevoir des messages sans avoir besoin d'un traitement immédiat. Cette configuration offre des avantages de sécurité significatifs : si un agent rencontre des problèmes ou est attaqué, cela n'affectera pas immédiatement les autres. De plus, il traite les messages de manière contrôlée, réduisant ainsi le risque de surcharge du système et évitant les vulnérabilités.
Pour sécuriser davantage la communication, AgentLink formate et achemine correctement les messages. Un formatage standardisé permet de détecter et de filtrer les messages malveillants ou erronés, tandis qu'un système de routage clair garantit que les messages parviennent aux bons destinataires sans écoute clandestine ni mauvaise direction par des parties non autorisées.
Les middlewares, tels que la file d'attente de messages partagée, ajoutent une couche supplémentaire de fiabilité. Il agit comme une zone de stockage sécurisée pour les messages, les protégeant de la perte ou de la corruption des données pendant la transmission. Des contrôles d'accès et un cryptage stricts améliorent la sécurité dans la file d'attente, garantissant que seuls les agents autorisés y accèdent et préservent la confidentialité des messages.
Enfin, séparer les processus de communication du traitement en temps réel permet de se protéger contre les attaques visant la gestion immédiate des messages. Si une attaque se produit, la file d'attente stocke les messages jusqu'à ce que le problème soit résolu.
Pourriez-vous fournir un exemple concret dans lequel des agents d’IA peuvent détecter et prévenir avec succès une faille de sécurité ?
Un bon exemple est l’agent AGIS, qui s’est avéré incroyablement efficace pour identifier et prévenir les failles de sécurité, notamment dans le monde de la blockchain. AGIS est un outil basé sur l'IA qui surveille les contrats intelligents en analysant le code à la recherche de vulnérabilités potentielles. Étonnamment, il a identifié à lui seul 21 vulnérabilités avant son déploiement complet, démontrant sa puissance et son efficacité.
AGIS utilise des modèles d'IA avancés, tels que son système exclusif TrustLLM, spécialement conçus pour approfondir le code des contrats intelligents. Ces modèles analysent le code à la recherche de signes de problèmes, tels que des failles de sécurité ou des erreurs logiques. AGIS suit un processus détaillé dans lequel il analyse et valide en permanence ces problèmes potentiels, réduisant ainsi les risques de fausses alarmes et garantissant qu'il détecte même les problèmes les plus complexes. Lors d'un récent concours, AGIS a non seulement découvert ces vulnérabilités, mais a également remporté un prix important, soulignant ses capacités de classe mondiale.
Une fois que le système détecte une menace, AGIS adopte une approche collaborative de contrôle. Il permet aux utilisateurs de créer des tâches et de définir des paramètres, tels que des récompenses et des délais, pour attirer des évaluateurs pouvant apporter des perspectives différentes. Ces examinateurs discutent ensuite et se mettent d’accord sur les questions, garantissant ainsi un examen approfondi. Pour que tout le monde reste honnête, AGIS utilise un système de jalonnement avec son propre jeton, $AGIS. Les évaluateurs doivent miser ces jetons pour participer, ce qui signifie qu'ils ont un intérêt dans le jeu. S’ils se trompent, ils risquent de perdre la mise, ce qui encourage un travail minutieux et minutieux.
AGIS suit également la réputation de ses évaluateurs et validateurs, récompensant ceux qui font du bon travail et pénalisant ceux qui ne le font pas. En cas de désaccord sur les résultats, AGIS dispose d'un processus de résolution des litiges qui, si nécessaire, peut également faire appel à un arbitre tiers.
Dans l’ensemble, AGIS agit comme un « gardien intelligent » hautement fiable pour la sécurité de la blockchain, apprenant et s’améliorant continuellement pour garder une longueur d’avance sur les menaces potentielles. Il est disponible sur le réseau de test AgentLayer, où il collabore avec d'autres agents IA pour repousser les limites de ce qui est possible en matière de sécurité Web3. À l’avenir, AGIS continuera d’affiner ses capacités d’audit et d’étendre ses capacités.
Comment les grands modèles de langage (LLM) aident-ils à détecter la fraude et à améliorer la sécurité dans le système AgentLayer ? Pouvez-vous donner des exemples de domaines dans lesquels les LLM ont été particulièrement efficaces ?
Les grands modèles de langage jouent un rôle important dans le renforcement de la sécurité et la détection des fraudes au sein de l'écosystème AgentLayer en analysant en profondeur le code et en surveillant les interactions.
L’une des principales façons dont les LLM aident est de réaliser des audits détaillés des contrats intelligents. Des outils comme AGIS, qui fait partie d'AgentLayer, utilisent des LLM avancés comme GPT-4, Llama 3 et TrustLLM pour analyser le code à la recherche de failles de sécurité, d'erreurs logiques et d'inefficacités. Ces modèles excellent dans l’identification des vulnérabilités que les fraudeurs pourraient exploiter. Ils peuvent même détecter des problèmes complexes et cachés qui pourraient échapper aux examinateurs humains, rendant ainsi les contrats intelligents beaucoup plus sécurisés.
Les LLM sont également cruciaux pour comprendre le contexte et réviser le contenu en temps réel. Par exemple, lorsque les chatbots interagissent avec les utilisateurs, les LLM peuvent faire la distinction entre les demandes légitimes et les demandes potentiellement malveillantes. Si quelqu'un tente de manipuler un chatbot pour révéler des informations sensibles, LLM peut détecter une intention malveillante et réagir en conséquence, empêchant ainsi une faille de sécurité. Cette surveillance en temps réel permet de garantir que les chatbots fournissent uniquement des réponses sûres et appropriées, protégeant ainsi davantage les informations sensibles.
Lorsqu'il s'agit d'intégrer des chatbots aux systèmes backend, les LLM aident à prendre des décisions plus intelligentes en matière de contrôle d'accès. Ils peuvent évaluer si une demande de données sensibles est légitime sur la base de règles prédéfinies, empêchant tout accès non autorisé. Même si quelqu'un tente d'exploiter une vulnérabilité, l'intégration sécurisée gérée par les LLM garantit que les données back-end critiques restent protégées.
Les LLM jouent également un rôle dans la vérification des sources de données externes. Ils peuvent analyser le contenu et les sources des données externes au système pour déterminer si elles sont fiables. LLM peut empêcher les données risquées ou peu fiables d'entrer dans le système, réduisant ainsi le risque qu'elles soient compromises.
En termes d'applications concrètes, les LLM ont prouvé leur efficacité lors de concours d'audit de contrats intelligents de haut niveau. Par exemple, AGIS, équipé de LLM, a identifié à lui seul 21 vulnérabilités potentielles. Cette détection précoce permet de prévenir la fraude, telle que l'accès non autorisé aux contrats intelligents ou la manipulation des termes du contrat.
Quelles stratégies et technologies AgentLayer utilise-t-il pour protéger la confidentialité des données, en particulier lorsqu'il s'agit d'informations financières sensibles ? Pouvez-vous discuter de l'approche de la plateforme pour se conformer aux réglementations en matière de protection des données et aux normes de cryptage utilisées ?
AgentLayer utilise diverses stratégies et technologies pour garantir la confidentialité des données, en particulier lors du traitement d'informations financières sensibles.
Pour commencer, la plateforme intègre des outils avancés de validation des entrées et de gestion interne dans ses chatbots. Ces outils identifient et bloquent toute requête malveillante qui pourrait cibler vos données financières. Par exemple, si quelqu'un saisit quelque chose de suspect, comme des mots-clés associés à une fraude, le système peut le détecter et empêcher son traitement.
AgentLayer prend également des mesures supplémentaires pour protéger la manière dont ses chatbots interagissent avec les systèmes backend. Il utilise des contrôles d’accès stricts, ce qui signifie que les chatbots ne peuvent accéder qu’aux informations nécessaires à leurs tâches. Par exemple, un chatbot peut voir uniquement des données globales plutôt que des transactions individuelles. Lors de l'acquisition de données provenant de sources externes, le système vérifie soigneusement la réputation de la source, les certificats de sécurité et le contenu pour garantir leur sécurité. Cela permet d’empêcher l’entrée de données malveillantes.
La plateforme utilise également des mécanismes avancés de compréhension du contexte et de révision du contenu. Ceux-ci aident les chatbots à faire la distinction entre les demandes financières légitimes et celles qui pourraient être malveillantes. Si un chatbot est sur le point de répondre avec des informations financières sensibles, le système examine la réponse en temps réel pour s'assurer qu'elle n'expose pas de détails critiques.
Lorsqu'il s'agit de se conformer aux réglementations sur la protection des données comme le RGPD, AgentLayer le prend très au sérieux. La plateforme dispose probablement d’une équipe ou d’un processus dédié à garantir que ses pratiques répondent à toutes les exigences légales nécessaires. Des audits et des examens réguliers garantissent que tout est conforme à la réglementation. Les utilisateurs ont également le contrôle sur leurs paramètres de confidentialité des données, y compris la possibilité de se désinscrire de certaines activités de collecte de données ou de demander la suppression de leurs données.
Comment les agents IA de la plateforme AgentLayer utilisent-ils l'analyse prédictive pour identifier et réduire les risques financiers ? Quels types de données et de méthodes d’analyse utilisent-ils pour prédire et gérer ces risques ?
Les agents d'IA de la plateforme AgentLayer utilisent l'analyse prédictive pour identifier et gérer les risques financiers potentiels de plusieurs manières clés. Ils commencent par effectuer des audits détaillés des contrats intelligents. Par exemple, AGIS, l'un des agents d'IA, examine soigneusement le code à la recherche de vulnérabilités, telles que des failles de sécurité ou des erreurs logiques, qui pourraient entraîner des problèmes financiers. En identifiant ces problèmes à un stade précoce, la plateforme contribue à garantir l'intégrité des transactions financières.
La plate-forme collecte également des données utiles via ses chatbots, qui interagissent avec les utilisateurs. Ces chatbots peuvent recueillir des préoccupations ou des questions liées aux transactions financières, et ces informations sont analysées pour identifier les risques émergents. Le système peut également détecter les instructions potentiellement malveillantes lors de ces interactions, ce qui permet de prévenir la fraude avant qu'elle ne se produise.
AgentLayer ne s'arrête pas là : il s'appuie également sur des sources de données externes, telles que les données des marchés financiers et les tendances du secteur. Cela aide la plateforme à comprendre le contexte plus large dans lequel les transactions se déroulent, ce qui lui donne une meilleure chance de prédire les risques.
D'un point de vue technique, la plateforme utilise des modèles de langage avancés tels que GPT-4 et TrustLLM pour analyser les données collectées. Ces modèles peuvent identifier des tendances ou des anomalies qui pourraient indiquer des risques financiers. Par exemple, si une conversation avec un chatbot inclut des signaux de confusion ou d’inquiétude, le système peut signaler cela comme un problème potentiel.
La plateforme est également idéale pour comprendre le contexte de ces interactions. Il permet de distinguer les demandes financières légitimes des demandes suspectes. En surveillant et en examinant continuellement les résultats du chatbot en temps réel, vous pouvez repérer et traiter les risques potentiels avant qu'ils ne s'aggravent.
Lorsqu’il s’agit de prédire des risques spécifiques, les agents d’IA utilisent des modèles sophistiqués pour attribuer des scores de risque à différents scénarios. En examinant les données passées, ils peuvent prédire la probabilité de certains risques, comme la possibilité d’exploitation d’un contrat intelligent. Cela permet à la plateforme de prendre des mesures proactives, telles qu'alerter les utilisateurs, renforcer la sécurité ou modifier les paramètres du contrat pour minimiser l'exposition.
Lorsqu'un risque est détecté, la plateforme peut agir immédiatement. Cela pourrait inclure l’envoi d’alertes aux parties concernées ou le renforcement des mesures de sécurité, telles que des contrôles d’accès plus stricts ou un cryptage accru. La plateforme prend également en charge l'audit collaboratif, dans le cadre duquel des auditeurs experts peuvent travailler ensemble pour examiner et résoudre les risques potentiels.
Enfin, AgentLayer surveille en permanence l'efficacité de ces mesures et utilise les retours pour améliorer ses analyses prédictives. En apprenant des expériences passées, les agents d’IA parviennent à mieux identifier et gérer les risques futurs.
Comment les protocoles AgentLink aident-ils les agents IA à travailler ensemble de manière sécurisée et efficace lors de la gestion des données financières ? Quelles mesures de sécurité clés sont en place pour prévenir les violations de données et garantir une gestion fluide des données ?
Les protocoles AgentLink garantissent que plusieurs agents d'IA peuvent travailler ensemble de manière efficace et sécurisée, en particulier lors du traitement de données financières sensibles. Ils définissent la manière dont les informations et les messages sont formatés et transmis sur le réseau, optimisant ainsi le processus même dans des conditions de bande passante limitée. Cela réduit la probabilité d'erreurs ou de pannes susceptibles de compromettre vos données financières.
La plateforme fournit un cadre d'interaction structuré, permettant aux agents de partager plus facilement des connaissances, d'échanger des informations, d'envoyer des commandes et de récupérer des résultats. Ce processus de communication bien organisé permet de minimiser le risque de mauvaise communication ou d'accès non autorisé, car les agents savent exactement où et comment envoyer des types spécifiques d'informations.
AgentLink utilise également l'échange de données asynchrone, avec une file d'attente de messages partagée qui permet aux agents d'envoyer et de recevoir des messages sans avoir besoin d'un traitement immédiat. Ceci est particulièrement utile lors de la gestion des données financières, car cela garantit que si un agent rencontre un problème ou est attaqué, cela n'affectera pas les autres. La file d'attente des messages contrôle également le flux d'informations, évitant ainsi la surcharge du système et réduisant les risques de sécurité.
De plus, séparer le processus de communication du traitement immédiat permet de se protéger contre les attaques en temps réel. Si un attaquant tente d'arrêter le traitement des messages financiers, la file d'attente peut toujours conserver et stocker ces messages jusqu'à ce que le problème soit résolu. Cette séparation permet des contrôles de sécurité plus approfondis sur les messages, améliorant ainsi la sécurité globale lorsque les agents manipulent des données financières.
Pouvez-vous expliquer les étapes nécessaires pour former un agent IA sur la plateforme AgentLayer pour des tâches financières spécifiques ? Quelles sont les étapes clés, de la collecte des données au réglage du modèle, et comment les performances des agents sont-elles mesurées ?
Former un agent IA sur la plateforme AgentLayer pour gérer des tâches financières spécifiques implique plusieurs étapes clés. Cela commence par l'ingestion de données, où l'agent accède à différents types de données. Par exemple, il peut analyser les audits de contrats intelligents pour détecter les vulnérabilités et les risques potentiels en recherchant les failles de sécurité, les erreurs logiques et les inefficacités qui pourraient avoir un impact sur les transactions financières.
Les interactions avec les chatbots sont une autre source de données précieuse. Lorsque les chatbots interagissent avec les utilisateurs, ils collectent des données sur les demandes et préoccupations financières, fournissant ainsi un aperçu des problèmes courants et des besoins des utilisateurs. De plus, l'agent peut intégrer des sources de données externes, telles que des données sur les marchés financiers, des indicateurs économiques et des tendances du secteur, pour mieux comprendre le contexte plus large des actifs financiers en question.
Une fois collectées, les données subissent un prétraitement et une préparation. Cela implique de nettoyer les données pour éliminer le bruit et les informations non pertinentes, par exemple en filtrant les instructions malveillantes ou les entrées financières incorrectes. Pour les informations financières sensibles, les données restent anonymes pour protéger votre vie privée.
Vient ensuite la sélection du modèle et la formation initiale. Sur la plate-forme AgentLayer, les développeurs choisissent un modèle de base approprié parmi des options telles que Mistral, Llama ou le modèle propriétaire TrustLLM. La formation initiale consiste à insérer des données prétraitées dans le modèle et à ajuster ses paramètres pour apprendre les modèles et les relations au sein des données financières.
Après une formation initiale, le modèle est affiné. Cette phase utilise des ensembles de données financières spécifiques liées à l'entreprise ciblée, telles que l'analyse des états financiers, permettant au modèle de devenir plus spécialisé. Des techniques telles que l'apprentissage par transfert et l'adaptation de domaine contribuent à rendre le modèle plus efficace pour les applications financières, tandis que des méthodes avancées telles que la technologie de récupération-génération augmentée (RAG) et l'appariement des connaissances améliorent la capacité du modèle à gérer des données financières complexes.
Enfin, l’évaluation des performances est essentielle pour garantir que l’agent atteint ses objectifs. Cela implique de mesurer l'exactitude des prédictions ou des résultats de l'agent, comme sa capacité à prédire les risques financiers ou à analyser les données financières. Les commentaires des utilisateurs vous aident à comprendre les performances de l'agent dans les applications réelles, notamment les évaluations et les suggestions d'amélioration. Des tests en conditions réelles sont également effectués en appliquant l'agent à des scénarios financiers réels ou à des environnements contrôlés pour simuler des transactions et des activités réelles, garantissant ainsi son fonctionnement efficace en dehors de l'environnement de formation.
Comment AgentLayer garantit-il que ses agents IA se conforment aux réglementations et normes financières mondiales ? Quels processus sont en place pour les tenir informés des évolutions réglementaires ?
AgentLayer prend plusieurs mesures pour garantir que ses agents IA se conforment aux réglementations et normes financières mondiales. Pour commencer, la plateforme utilise des outils de validation des entrées et de nettoyage des données dans ses chatbots pour bloquer toute demande malveillante et anonymiser les informations financières sensibles. Cela contribue à protéger la confidentialité des utilisateurs et garantit que la gestion des données personnelles et financières répond aux exigences réglementaires. De plus, AgentLayer s'intègre aux systèmes back-end en utilisant des contrôles d'accès et une gestion des rôles stricts, ce qui limite les personnes pouvant accéder aux données financières sensibles, garantissant ainsi le respect des réglementations en matière de sécurité des données.
L'audit et la surveillance sont également des éléments clés de la stratégie de conformité d'AgentLayer. Les agents d'IA comme AGIS effectuent des contrôles approfondis sur les contrats intelligents pour détecter les vulnérabilités susceptibles d'affecter les transactions financières. En sécurisant ces opérations, AgentLayer s'aligne sur les normes réglementaires qui régissent les systèmes financiers. La plateforme utilise également des mécanismes de compréhension et d'examen du contenu au sein de ses chatbots pour surveiller et filtrer les réponses, empêchant ainsi la fuite d'informations sensibles et se conformant aux réglementations en matière de protection des données.
Pour suivre l'évolution des réglementations mondiales, AgentLayer dispose probablement d'une équipe ou d'un processus dédié qui surveille en permanence les mises à jour réglementaires. Cela peut inclure l'abonnement aux newsletters de l'industrie, la participation à des forums réglementaires et la collaboration avec des experts juridiques et financiers pour rester informé des normes nouvelles ou émergentes. Des examens réguliers de ces changements réglementaires aident la plateforme à évaluer leur impact et à garantir que ses agents d'IA restent conformes.
La plateforme est conçue pour être flexible, lui permettant de s'adapter rapidement aux nouvelles exigences réglementaires. Cela signifie qu'AgentLayer peut facilement mettre à jour ses agents et ses systèmes d'IA selon les besoins, par exemple en améliorant les normes de chiffrement ou en renforçant les contrôles d'accès en réponse aux nouvelles réglementations.
La collaboration est un autre aspect clé de l'approche d'AgentLayer. La plateforme travaille avec des organismes de réglementation, des associations industrielles et des établissements universitaires pour obtenir un aperçu des dernières tendances et des meilleures pratiques. Cette approche proactive aide AgentLayer à anticiper les changements réglementaires et à adapter ses opérations en conséquence. La plateforme nécessite également les conseils de professionnels juridiques et financiers pour garantir une conformité continue, ce qui peut inclure des audits et des examens réguliers par des experts externes.
Pouvez-vous partager de nouvelles fonctionnalités ou mises à jour d’AgentLayer ? Comment ces changements aideront-ils la plateforme à mieux gérer les menaces émergentes ?
AgentLayer apporte des mises à jour clés à sa plateforme. La fonction de staking pour les tokens AGENT et APGN Yields a été lancée le 10 septembre, permettant aux investisseurs d'obtenir des rendements substantiels. À seulement une semaine du Token Generation Event (TGE), les investisseurs sont invités à profiter de l’opportunité de mise.
Nous préparons également la cotation du jeton natif d'AgentLayer sur les principales bourses de crypto-monnaie telles que Gate.io, BingX, Uniswap et Aerodrome. La cotation, prévue le 18 septembre 2024 à 19 heures, heure de Singapour, augmentera les opportunités commerciales pour les investisseurs et améliorera l'écosystème financier.
AgentLayer améliore également son utilisation de grands modèles de langage (LLM) comme TrustLLM pour mieux détecter les fraudes complexes et les modèles inhabituels dans les données financières. En travaillant avec des ensembles de données plus diversifiés et en appliquant des techniques avancées, la plateforme vise à détecter de nouveaux types d’escroqueries.
La plateforme améliore ses outils d'analyse des risques, en utilisant l'apprentissage automatique pour étudier les données passées et les tendances du marché, ce qui aidera à identifier rapidement les menaces. Il surveillera également l'activité financière en temps réel pour détecter les comportements suspects, tels que les modèles de transactions inhabituels.
Sur le plan de la sécurité, AgentLayer explore des technologies de cryptage avancées, notamment des méthodes résistantes aux quantiques, pour mieux protéger les données financières. L'authentification multifacteur et biométrique sera également introduite pour accroître la sécurité des utilisateurs.
L'article Agents IA et protection financière : une plongée approfondie avec AgentLayer apparaît en premier sur BeInCrypto .